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...
¿Hay alguna forma de determinar el número óptimo de clúster o debería probar diferentes valores y verificar las tasas de error para decidir el mejor
¿Alguien puede explicar los pros y los contras de la agrupación jerárquica? ¿El agrupamiento jerárquico tiene los mismos inconvenientes que K significa? ¿Cuáles son las ventajas del agrupamiento jerárquico sobre K? ¿Cuándo debemos usar los medios K sobre el agrupamiento jerárquico y...
Parece que la definición de aprendizaje supervisado es un subconjunto de aprendizaje de refuerzo, con un tipo particular de función de recompensa que se basa en datos etiquetados (a diferencia de otra información en el entorno). ¿Es esta una representación
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Si estoy en lo correcto, "clasificación no supervisada" es lo mismo que agrupamiento. Entonces, ¿hay una "regresión no supervisada"?
A medida que profundizamos en la literatura sobre redes neuronales , podemos identificar otros métodos con topologías neuromórficas (arquitecturas similares a "redes neuronales"). Y no estoy hablando del teorema de aproximación universal . A continuación se dan ejemplos. Entonces, me hace...
Dada una matriz , la factorización de matriz no negativa (NMF) encuentra dos matrices no negativas W m × k y H k × n (es decir, con todos los elementos ≥ 0 ) para representar la matriz descompuesta como:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times...
Este término aparece con frecuencia en los hilos relacionados con el método . ¿ Combinar es un método específico en minería de datos y aprendizaje estadístico? No puedo obtener un resultado relevante de google. Parece que la combinación está mezclando los resultados de muchos modelos y dando como...
Quiero saber si el proceso descrito a continuación es válido / aceptable y si hay alguna justificación disponible. La idea: los algoritmos de aprendizaje supervisados no asumen estructuras / distribuciones subyacentes sobre los datos. Al final del día, generan estimaciones puntuales. Espero...
Sé que esta pregunta no está bien definida, pero algunos grupos tienden a ser elípticos o se encuentran en un espacio dimensional inferior, mientras que otros tienen formas no lineales (en ejemplos 2D o 3D). ¿Hay alguna medida de no linealidad (o "forma") de los grupos? Tenga en cuenta que en el...
Si tengo un determinado conjunto de datos, ¿qué tan inteligente sería inicializar los centros de clúster utilizando muestras aleatorias de ese conjunto de datos? Por ejemplo, supongamos que quiero 5 clusters. Supongo que 5 random samplesdel size=20%conjunto de datos original. ¿Podría entonces...
Tengo un conjunto de datos que consta de 15 K muestras etiquetadas (de 10 grupos). Quiero aplicar la reducción de dimensionalidad en 2 dimensiones, eso tomaría en consideración el conocimiento de las etiquetas. Cuando uso técnicas de reducción de dimensionalidad no supervisadas "estándar" como...
En un problema específico con el que trabajo (una competencia) tengo la siguiente configuración: 21 características (numéricas en [0,1]) y una salida binaria. Tengo aproximadamente 100 K filas. El escenario parece ser muy ruidoso. Yo y otros participantes aplicamos la generación de características...
Tengo una matriz de términos de documentos , y ahora me gustaría extraer palabras clave para cada documento con un método de aprendizaje supervisado (SVM, Naive Bayes, ...). En este modelo, ya uso Tf-idf, etiqueta Pos, ...METROMETROM Pero ahora me pregunto sobre nexts. Tengo una matriz con las...
He estado estudiando la regresión lineal y la probé en el siguiente conjunto {(x, y)}, donde x especificó el área de la casa en pies cuadrados e y especificó el precio en dólares. Este es el primer ejemplo en Andrew Ng Notes . 2104,400 1600,330 2400,369 1416,232 3000,540 Desarrollé un código de...
Por lo que he leído: Supervisión distante : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them and...
Actualmente, estoy tratando de analizar un conjunto de datos de documentos de texto que no tiene ninguna verdad fundamental. Me dijeron que puede usar la validación cruzada k-fold para comparar diferentes métodos de agrupación. Sin embargo, los ejemplos que he visto en el pasado utilizan una verdad...
Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es una simplificación drástica, pero...
En el curso de aprendizaje automático de Stanford, Andrew Ng mencionó la aplicación de ML en TI. Algún tiempo después, cuando obtuve DDoS de tamaño moderado (alrededor de 20k bots) en nuestro sitio, decidí luchar contra él usando un simple clasificador de red neuronal. Escribí este script de...