Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

11

Sự khác biệt giữa bộ kiểm tra và bộ xác nhận là gì?

Tôi thấy điều này khó hiểu khi tôi sử dụng hộp công cụ mạng thần kinh trong Matlab. Nó chia tập dữ liệu thô thành ba phần: tập huấn luyện bộ xác nhận Tập kiểm tra Tôi nhận thấy trong nhiều thuật toán đào tạo hoặc học tập, dữ liệu …

431 machine-learning validation

20

Hai nền văn hóa: thống kê so với học máy?

Năm ngoái, tôi đã đọc một bài đăng trên blog từ Brendan O'Connor có tựa đề "Thống kê so với học máy, chiến đấu!" đã thảo luận về một số khác biệt giữa hai lĩnh vực. Andrew Gelman đã phản ứng thuận lợi với điều này : Simon Blomberg: Từ …

420 machine-learning pac-learning

5

Làm thế nào để hiểu những nhược điểm của K-nghĩa

K-mean là một phương pháp được sử dụng rộng rãi trong phân tích cụm. Theo hiểu biết của tôi, phương pháp này KHÔNG yêu cầu BẤT CỨ giả định nào, nghĩa là đưa cho tôi một tập dữ liệu và số cụm được chỉ định trước, k và tôi chỉ …

365 machine-learning clustering data-mining k-means

7

Đóng gói, tăng cường và xếp chồng trong học máy

Điểm giống và khác nhau giữa 3 phương pháp này là gì: Đóng bao, Tăng cường, Xếp chồng? cái nào tốt nhất? Và tại sao? Bạn có thể cho tôi một ví dụ cho mỗi?

245 machine-learning boosting ensemble bagging model-averaging

8

Tại sao khoảng cách Euclide không phải là một số liệu tốt trong kích thước cao?

Tôi đọc rằng 'Khoảng cách Euclide không phải là khoảng cách tốt trong các chiều cao'. Tôi đoán câu nói này có liên quan đến lời nguyền của chiều, nhưng chính xác thì sao? Bên cạnh đó, "kích thước cao" là gì? Tôi đã áp dụng phân cụm theo phân …

240 machine-learning clustering distance-functions metric high-dimensional

12

Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu, thống kê, học máy và AI là gì?

Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu, thống kê, học máy và AI là gì? Sẽ là chính xác để nói rằng họ là 4 lĩnh vực đang cố gắng giải quyết các vấn đề rất giống nhau nhưng với các cách tiếp cận khác nhau? Chính xác thì …

208 machine-learning data-mining

3

Làm thế nào để biết rằng vấn đề máy học của bạn là vô vọng?

Hãy tưởng tượng một kịch bản máy học tiêu chuẩn: Bạn đang phải đối mặt với một bộ dữ liệu đa biến lớn và bạn có một sự hiểu biết khá mờ nhạt về nó. Những gì bạn cần làm là đưa ra dự đoán về một số biến dựa …

207 machine-learning forecasting modeling model-selection forecastability

4

Lớp ẩn trong một mạng lưới thần kinh là gì?

Tôi chắc chắn nhiều người sẽ phản hồi với các liên kết đến 'hãy để tôi google cho bạn', vì vậy tôi muốn nói rằng tôi đã cố gắng tìm hiểu điều này vì vậy xin vui lòng tha thứ cho sự thiếu hiểu biết của tôi ở đây, nhưng …

187 machine-learning neural-networks nonlinear-regression

9

Tại sao niềm đam mê bất ngờ với chất căng?

Gần đây tôi đã nhận thấy rằng rất nhiều người đang phát triển tương đương tenor của nhiều phương pháp (nhân tử tenxơ, nhân tenor, tenxơ để mô hình hóa chủ đề, v.v.) Tôi tự hỏi, tại sao thế giới đột nhiên mê mẩn với tenor? Có giấy tờ gần …

171 machine-learning references matrix linear-algebra tensor

3

Đường cong chính xác và thu hồi

Tôi hiểu sự khác biệt chính thức giữa chúng, điều tôi muốn biết là khi sử dụng cái này so với cái kia có liên quan hơn. Có phải họ luôn cung cấp cái nhìn sâu sắc bổ sung về hiệu suất của một hệ thống phân loại / phát …

159 machine-learning roc precision-recall

2

Sáng tạo so với phân biệt đối xử

Tôi biết rằng khái quát có nghĩa là "dựa trên " và phương tiện phân biệt đối xử "dựa trên ", nhưng tôi bị nhầm lẫn về một số điểm:P(x,y)P(x,y)P(x,y)P(y|x)P(y|x)P(y|x) Wikipedia (+ nhiều lượt truy cập khác trên web) phân loại những thứ như SVM và cây quyết định là …

153 machine-learning generative-models

6

Những lợi thế của ReLU so với chức năng sigmoid trong các mạng lưới thần kinh sâu là gì?

Trạng thái của nghệ thuật phi tuyến tính là sử dụng các đơn vị tuyến tính chỉnh lưu (ReLU) thay vì chức năng sigmoid trong mạng lưới thần kinh sâu. Các lợi thế là gì? Tôi biết rằng đào tạo một mạng khi ReLU được sử dụng sẽ nhanh hơn, …

141 machine-learning neural-networks deep-learning

5

Đào tạo với bộ dữ liệu đầy đủ sau khi xác nhận chéo?

Có phải luôn luôn là một ý tưởng tốt để đào tạo với bộ dữ liệu đầy đủ sau khi xác thực chéo ? Nói cách khác, là nó ok để đào tạo với tất cả các mẫu trong tập dữ liệu của tôi và không có khả năng để …

139 machine-learning cross-validation model-selection

4

Lựa chọn K trong xác nhận chéo K-Fold

Tôi đã sử dụng các -fold cross-validation một vài lần bây giờ để đánh giá hiệu suất của một số thuật toán học, nhưng tôi đã luôn luôn được bối rối như thế nào tôi nên chọn giá trị của .KKKKKKK Tôi thường thấy và sử dụng giá trị , …

136 machine-learning classification cross-validation

7

Ảnh hưởng của C trong SVM với kernel tuyến tính là gì?

Tôi hiện đang sử dụng một SVM với kernel tuyến tính để phân loại dữ liệu của mình. Không có lỗi trên tập huấn luyện. Tôi đã thử một vài giá trị cho tham số ( 10 - 5 , Mạnh , 10 2 ). Điều này đã không thay …

134 machine-learning svm libsvm

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»