El aprendizaje supervisado es la tarea de aprendizaje automático de inferir una función a partir de datos de entrenamiento etiquetados. Los datos de entrenamiento consisten en un conjunto de ejemplos de entrenamiento. En el aprendizaje supervisado, cada ejemplo es un par que consiste en un objeto de entrada (típicamente un vector) y un valor de salida deseado (también llamado señal de supervisión). Un algoritmo de aprendizaje supervisado analiza los datos de entrenamiento y produce una función inferida, que puede usarse para mapear nuevos ejemplos.
Estoy usando R para hacer clustering K-means. Estoy usando 14 variables para ejecutar K-means ¿Cuál es una manera bonita de trazar los resultados de K-means? ¿Hay implementaciones existentes? ¿Tener 14 variables complica el trazado de los resultados? Encontré algo llamado GGcluster que se ve...
Entiendo cómo artificial neural network (ANN)se puede entrenar de forma supervisada usando la propagación hacia atrás para mejorar el ajuste al disminuir el error en las predicciones. He oído que un ANN se puede utilizar para el aprendizaje no supervisado, pero ¿cómo se puede hacer sin una función...
Con respecto al aprendizaje no supervisado (como la agrupación), ¿hay alguna métrica para evaluar el
Esta es una pregunta en general, no específica de ningún método o conjunto de datos. ¿Cómo lidiamos con un problema de desequilibrio de clase en el aprendizaje automático supervisado donde el número de 0 es alrededor del 90% y el número de 1 es alrededor del 10% en su conjunto de datos? ¿Cómo...
He escrito un MLP simple en TensorFlow que está modelando un XOR-Gate . Entonces para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] debería producir lo siguiente: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] La red tiene una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida con 2, 5 y...
Específicamente, supongo que me pregunto acerca de esta declaración: Las futuras versiones principales de TensorFlow permitirán que los gradientes fluyan a la entrada de etiquetas en backprop de forma predeterminada. Que se muestra cuando lo uso tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. En el...
¿Cómo uso una incrustación de palabras para asignar un documento a un vector de características, adecuado para su uso con aprendizaje supervisado? Una incrustación de palabras asigna cada palabra www a un vector , donde es un número no demasiado grande (por ejemplo, 500). Las incrustaciones de...
La codificación dispersa se define como el aprendizaje de un conjunto excesivo de vectores base para representar vectores de entrada (<- ¿por qué queremos esto?). ¿Cuáles son las diferencias entre codificación dispersa y autoencoder? ¿Cuándo utilizaremos codificación dispersa y...
Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer &...
Estoy realizando una agrupación jerárquica en los datos que he recopilado y procesado desde el volcado de datos reddit en Google BigQuery. Mi proceso es el siguiente: Recibe las últimas 1000 publicaciones en / r / política Reúne todos los comentarios Procese los datos y calcule una n x mmatriz...
He visto que la gente ha puesto muchos esfuerzos en SVM y Kernels, y se ven bastante interesantes como iniciadores en Machine Learning. Pero si esperamos que casi siempre podamos encontrar una solución superior en términos de red neuronal (profunda), ¿cuál es el significado de probar otros métodos...
Aprendizaje supervisado 1) Un humano construye un clasificador basado en entrada y salida de datos 2) Ese clasificador está entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento 3) Ese clasificador se prueba con un conjunto de datos de prueba 4) Despliegue si el resultado es satisfactorio Para...
Suponga que tengo dos grupos de datos, etiquetados A y B (cada uno con, por ejemplo, 200 muestras y 1 función), y quiero saber si son diferentes. Yo podría: a) realice una prueba estadística (p. ej., prueba t) para ver si son estadísticamente diferentes. b) utilizar aprendizaje automático...
En el contexto del aprendizaje automático, ¿cuál es la diferencia entre aprendizaje sin supervisión aprendizaje supervisado y aprendizaje semi-supervisado? ¿Y cuáles son algunos de los principales enfoques algorítmicos a
Estoy tratando de hacer análisis de series de tiempo y soy nuevo en este campo. Tengo un recuento diario de un evento del 2006 al 2009 y quiero ajustarle un modelo de serie temporal. Aquí está el progreso que he hecho: timeSeriesObj =
Tengo algunos puntos en , y quiero agrupar los puntos para que:X= { x1, . . . , xnorte}X={X1,...,Xnorte}X=\{x_1,...,x_n\}RpagsRpagsR^p Cada grupo contiene un número igual de elementos de . (Suponga que el número de grupos divide .)XXXnortenorten Cada grupo es "espacialmente cohesivo" en algún...
La segunda pregunta es que encontré en una discusión en alguna parte de la web hablando sobre "agrupación supervisada", que yo sepa, la agrupación no está supervisada, entonces, ¿cuál es exactamente el significado de "agrupación supervisada"? ¿Cuál es la diferencia con respecto a la...
¿Cuáles son las diferencias entre los modelos generativos y discriminativos (discriminantes) (en el contexto del aprendizaje bayesiano y la inferencia)? ¿Y qué tiene que ver con la predicción, la teoría de la decisión o el aprendizaje no
En aras de la simplicidad, digamos que estoy trabajando en el ejemplo clásico de correos electrónicos no deseados / no deseados. Tengo un conjunto de 20000 correos electrónicos. De estos, sé que 2000 son spam, pero no tengo ningún ejemplo de correos electrónicos que no sean spam. Me gustaría...
Estoy tratando de entender qué significa la suposición múltiple en el aprendizaje semi-supervisado. ¿Alguien puede explicar de una manera simple? No puedo tener la intuición detrás de esto. Dice que sus datos se encuentran en una variedad de baja dimensión incrustada en un espacio de mayor...