Domande taggate «machine-learning»

Gli algoritmi di machine learning costruiscono un modello dei dati di training. Il termine "apprendimento automatico" è vagamente definito; include ciò che è anche chiamato apprendimento statistico, apprendimento di rinforzo, apprendimento senza supervisione, ecc. AGGIUNGI SEMPRE UN TAG PIÙ SPECIFICO.

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Cos'è la bucketizzazione?
Sono andato in giro per trovare una chiara spiegazione della "secchezza" nell'apprendimento automatico senza fortuna. Quello che ho capito fino ad ora è che la bucketizzazione è simile alla quantizzazione nell'elaborazione del segnale digitale in cui un intervallo di valori continui viene sostituito con un valore discreto. È corretto? Quali …
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Convalida incrociata nidificata: in cosa differisce dalla selezione del modello tramite CV di Kfold sul set di addestramento?
Vedo spesso persone che parlano della convalida incrociata 5x2 come un caso speciale di convalida incrociata nidificata . Suppongo che il primo numero (qui: 5) si riferisca al numero di pieghe nell'anello interno e il secondo numero (qui: 2) si riferisca al numero di pieghe nell'anello esterno? Quindi, in che …
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Perché alla gente piacciono i dati fluidi?
Devo usare il kernel Squared Exponential (SE) per la regressione del processo gaussiana. I vantaggi di questo kernel sono: 1) semplice: solo 3 iperparametri; 2) liscio: questo kernel è gaussiano. Perché alla gente piace così tanto la "levigatezza"? So che il kernel gaussiano è infinitamente differenziabile, ma è così importante? …
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Perché PCA massimizza la varianza totale della proiezione?
Christopher Bishop scrive nel suo libro Pattern Recognition and Machine Learning una dimostrazione che ogni componente principale consecutivo massimizza la varianza della proiezione in una dimensione, dopo che i dati sono stati proiettati nello spazio ortogonale ai componenti precedentemente selezionati. Altri mostrano prove simili. Tuttavia, ciò dimostra solo che ogni …
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Perché KNN non è "basato sul modello"?
Il capitolo 2.4 dell'ESL sembra classificare la regressione lineare come "basata sul modello", poiché assume , mentre non viene dichiarata un'approssimazione simile per i vicini k-più vicini. Ma entrambi i metodi non fanno ipotesi su ?f ( x )f( x ) ≈ x ⋅ βf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\betaf( x )f(x)f(x) Più …
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Classificatore per una sola classe
In una semplice classificazione, abbiamo due classi: classe 0 e classe 1. In alcuni dati ho solo valori per la classe 1, quindi nessuno per la classe 0. Ora sto pensando di creare un modello per modellare i dati per la classe 1. Quindi, quando arrivano nuovi dati, questo modello …
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Valore “nascosto” della variabile categoriale della regressione lineare
Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …
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