¿Qué algoritmos de aprendizaje automático se pueden considerar entre los mejores?

Te recomiendo que mires Wolpert, DH, Macready, WG (1997), “No Free Lunch Theorems for Optimization”, IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1 , 67. Creo que realmente no puedes responder esta pregunta en un sentido general. También, “mejor” debe…
¿Realizar el blanqueamiento de datos antes del entrenamiento mejora la capacidad de generalización de un SVM?

¡Buena pregunta! Creo que el blanqueamiento no puede mejorar la generalización del clasificador SVM. Considere la definición de blanqueamiento: Definición: La matriz W, es una matriz de blanqueamiento en la siguiente transformación lineal: [matemáticas] u = Wx [/…
Cómo entender el uso de un SVM con una red neuronal convolucional

Las máquinas de vectores de soporte son clasificadores binarios no probabilísticos. Lo que eso significa es que clasifican los objetos en dos secciones. O esto o aquello, se puede decir. El modelo desarrollado por el SVM crea una…
¿Qué es mejor, el algoritmo de vecinos más cercanos a k (k-NN) o el clasificador de máquina de vectores de soporte (SVM)? ¿Qué algoritmo se usa principalmente en la práctica? ¿Qué algoritmo garantiza una detección confiable en situaciones impredecibles?

¿Qué es mejor? Depende. ¿Qué algoritmo se usa principalmente en la práctica? Yo diría que SVM, es muy popular. Ahora algunos comentarios sobre esas respuestas rápidas: KNN tiene algunas buenas propiedades: es automáticamente no lineal, puede detectar datos…
¿Cuáles son las principales diferencias entre la regresión logística, la red neuronal y las SVM?

¡Oh muchacho, esto puede ser largo! Trataré de asegurarme de poder explicar las diferencias más importantes entre la regresión logística y los SVM, luego podemos generalizar a NN. La regresión logística supone que sus predictores (atributos) probablemente no…
Cómo manejar múltiples funciones usando SVM en visión artificial

Puede clasificar un objeto utilizando SVM en función de múltiples características extraídas de él, simplemente concatenándolos para formar un único vector de características. Después de extraer las características de múltiples mecanismos de extracción de características, concatenelas para hacer…
¿El núcleo RBF utilizado en SVM significa que la dimensión de proyección será la misma que el tamaño del conjunto de datos original?

No estas equivocado. Dados los puntos de datos [math] n [/ math], un núcleo lineal proyectaría las observaciones a un espacio de características [math] O (n) [/ math] y un núcleo polinomial de grado [math] d [/ math]…
Cómo elegir el parámetro C para SVM

Tómalo de esta manera. El parámetro C en SVM es el parámetro de penalización del término de error . Puede considerarlo como el grado de clasificación correcta que debe cumplir el algoritmo o el grado de optimización que…
¿Podemos agregar la capa SVM como capa inferior en la arquitectura CNN para una mejor clasificación?

Si por “capa inferior”, quiere decir que el final está completamente conectado más tarde, entonces sí puede. De hecho, he hecho esto varias veces, por una razón principal: junto con las predicciones de la clase, puedo obtener puntajes…
¿Hay algún proyecto de aprendizaje automático de código abierto al que un principiante pueda contribuir?

Hay muchos proyectos de ML de código abierto en los que puedes contribuir. Siga visitando la página de Github de uno de ellos y revise la página de problemas para encontrar qué errores deben resolverse o las características…

Supreme Topics

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¿Cuáles son algunos buenos temas para la creación de redes?

Tengo muchos proyectos que quiero desarrollar, pero sin enfoque nunca los saqué del periódico. ¿Cómo puedo organizarme?

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Como estudiante que realiza un curso de algoritmos de aprendizaje automático, ¿en qué debe centrarse el objetivo principal para maximizar el conocimiento aplicable al final del semestre?

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¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para construir modelos de aprendizaje automático de múltiples pasos? Cuando la salida de los modelos ML de nivel inferior se convierte en entrada para el modelo de nivel superior, ¿cómo minimizaría el error y mejoraría la precisión?

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