Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Đối với các câu hỏi liên quan đến học máy (ML), là một tập hợp các phương thức có thể tự động phát hiện các mẫu trong dữ liệu và sau đó sử dụng các mẫu không được phát hiện để dự đoán dữ liệu trong tương lai hoặc để thực hiện các loại quyết định khác trong trường hợp không chắc chắn (chẳng hạn như lập kế hoạch để thu thập thêm dữ liệu). ML thường được chia thành học tập có giám sát, không giám sát và củng cố. Học sâu là một trường con của ML sử dụng các mạng nơ ron nhân tạo sâu.



2
Làm thế nào để chúng ta chọn kích thước hạt nhân tùy thuộc vào vấn đề?
Rõ ràng, việc tìm kiếm các tham số siêu phù hợp cho mạng thần kinh là một nhiệm vụ và vấn đề phức tạp hoặc đặc thù miền. Tuy nhiên, nên có ít nhất một số "quy tắc" giữ nhiều lần nhất cho kích thước của bộ lọc (hoặc kernel)! …









2
Thuật toán dự đoán nào có thể được sử dụng để dự đoán một số cho các số khác?
Tôi hiện đang tìm kiếm một thuật toán học có giám sát có thể được sử dụng để dự đoán đầu ra được cung cấp một tập huấn luyện đủ lớn. Đây là một ví dụ đơn giản. Giả sử tập dữ liệu huấn luyện là {[A=1, B=330, C=1358.238902], result=234.244378}và …




Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.