Statistiche e Big Data supervised-learning

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Squilibrio di classe nell'apprendimento automatico supervisionato

Questa è una domanda in generale, non specifica di alcun metodo o set di dati. Come affrontare un problema di squilibrio di classe nell'apprendimento automatico supervisionato in cui il numero di 0 è circa il 90% e il numero di 1 è circa il 10% nel set di dati. Come …

47 machine-learning unbalanced-classes supervised-learning

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Differenza tra GradientDescentOptimizer e AdamOptimizer (TensorFlow)?

Ho scritto un semplice MLP in TensorFlow che sta modellando un XOR-Gate . Quindi per: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] dovrebbe produrre quanto segue: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] La rete ha uno strato di input, uno nascosto e uno di output con 2, …

45 machine-learning neural-networks error gradient-descent supervised-learning

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In cosa differisce softmax_cross_entropy_with_logits da softmax_cross_entropy_with_logits_v2?

In particolare, suppongo di chiedermi questa affermazione: Le versioni principali future di TensorFlow consentiranno ai gradienti di fluire nelle etichette immesse sul backprop per impostazione predefinita. Che è mostrato quando uso tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Nello stesso messaggio mi spinge a dare un'occhiata tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. Ho consultato la documentazione ma afferma solo che per …

41 machine-learning supervised-learning tensorflow backpropagation

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Applica le incorporazioni di parole all'intero documento per ottenere un vettore di funzione

Come si usa l'incorporamento di parole per mappare un documento su un vettore di caratteristiche, adatto per l'uso con l'apprendimento supervisionato? Una parola che incorpora mappa ogni parola su un vettore , dove è un numero non troppo grande (ad esempio, 500). Gli incorporamenti di parole popolari includono word2vec e …

38 classification natural-language supervised-learning word2vec word-embeddings

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C'è qualche problema di apprendimento supervisionato che le reti neurali (profonde) ovviamente non possono superare qualsiasi altro metodo?

Ho visto che le persone hanno fatto molti sforzi su SVM e kernel e sembrano piuttosto interessanti come principianti in Machine Learning. Ma se ci aspettiamo che quasi sempre potremmo trovare soluzioni migliori in termini di (profonda) rete neurale, che senso ha provare altri metodi in questa era? Ecco il …

33 machine-learning svm kernel-trick supervised-learning

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Apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento di rinforzo: nozioni di base sul flusso di lavoro

Apprendimento supervisionato 1) Un essere umano crea un classificatore basato su dati di input e output 2) Quel classificatore è addestrato con un set di dati di addestramento 3) Quel classificatore viene testato con un set di dati di test 4) Distribuzione se l' output è soddisfacente Da utilizzare quando, …

30 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

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Distinzione tra due gruppi in statistica e apprendimento automatico: test di ipotesi vs. classificazione vs. clustering

Supponiamo di avere due gruppi di dati, etichettati A e B (ciascuno contenente ad esempio 200 campioni e 1 funzione), e voglio sapere se sono diversi. Potrei: a) eseguire un test statistico (ad es. t-test) per vedere se sono statisticamente diversi. b) utilizzare l'apprendimento automatico supervisionato (ad es. classificatore vettoriale …

29 machine-learning hypothesis-testing t-test unsupervised-learning supervised-learning

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Apprendimento non supervisionato, supervisionato e semi-supervisionato

Nel contesto dell'apprendimento automatico, qual è la differenza tra apprendimento senza supervisione apprendimento supervisionato e apprendimento semi-supervisionato? E quali sono alcuni dei principali approcci algoritmici da considerare?

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Analisi delle serie storiche giornaliere

Sto cercando di fare analisi delle serie storiche e sono nuovo in questo campo. Ho un conteggio giornaliero di un evento dal 2006 al 2009 e voglio adattarlo ad un modello di serie storica. Ecco i progressi che ho fatto: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama risultante che ottengo è: …

25 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

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Come prevedere il risultato con solo casi positivi come allenamento?

Per semplicità, supponiamo di lavorare sul classico esempio di e-mail spam / non spam. Ho un set di 20000 e-mail. Di questi, so che 2000 sono spam ma non ho alcun esempio di e-mail non spam. Vorrei prevedere se i restanti 18000 sono spam o meno. Idealmente, il risultato che …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

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Qual è il presupposto molteplice dell'apprendimento semi-supervisionato?

Sto cercando di capire cosa significhi l'assunzione multiforme nell'apprendimento semi-supervisionato. Qualcuno può spiegare in modo semplice? Non riesco a capire l'intuizione. Dice che i tuoi dati si trovano su una varietà a bassa dimensione incorporata in uno spazio di dimensione superiore. Non ho capito cosa significhi.

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L'apprendimento supervisionato è un sottoinsieme dell'apprendimento per rinforzo?

Sembra che la definizione di apprendimento supervisionato sia un sottoinsieme dell'apprendimento di rinforzo, con un particolare tipo di funzione di ricompensa che si basa su dati etichettati (al contrario di altre informazioni nell'ambiente). È una rappresentazione accurata?

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Cos'è * una * rete neurale artificiale?

Mentre approfondiamo la letteratura sulle reti neurali , possiamo identificare altri metodi con topologie neuromorfe (architetture simili a "reti neurali"). E non sto parlando del teorema di approssimazione universale . Di seguito sono riportati degli esempi. Quindi, mi chiedo: qual è la definizione di una rete neurale artificiale? La sua …

15 machine-learning neural-networks deep-learning unsupervised-learning supervised-learning

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Intervalli di previsione per algoritmi di apprendimento automatico

Voglio sapere se il processo descritto di seguito è valido / accettabile e qualsiasi giustificazione disponibile. L'idea: gli algoritmi di apprendimento supervisionato non assumono strutture / distribuzioni sottostanti sui dati. Alla fine della giornata forniscono stime dei punti. Spero in qualche modo di quantificare l'incertezza delle stime. Ora, il processo …

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Riduzione della dimensionalità supervisionata

Ho un set di dati composto da 15K campioni etichettati (di 10 gruppi). Voglio applicare la riduzione della dimensionalità in 2 dimensioni, che prenderebbe in considerazione la conoscenza delle etichette. Quando utilizzo tecniche di riduzione della dimensionalità non standard "standard" come PCA, il grafico a dispersione sembra non avere nulla …

13 machine-learning pca dimensionality-reduction supervised-learning discriminant-analysis

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