Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Tôi đã thấy mọi người đã nỗ lực rất nhiều cho SVM và Kernels, và họ trông khá thú vị khi là người khởi đầu trong Machine Learning. Nhưng nếu chúng ta mong đợi rằng hầu như luôn luôn chúng ta có thể tìm ra giải pháp vượt trội về …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning 

Có ai nhìn thấy bất kỳ tài liệu về đào tạo trước trong mạng lưới thần kinh tích chập sâu? Tôi chỉ thấy đào tạo trước không được giám sát trong bộ tự động mã hóa hoặc máy Boltzman bị hạn chế.

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

Tôi có một bộ dữ liệu phát trực tuyến, các ví dụ có sẵn tại một thời điểm. Tôi sẽ cần phải làm phân loại nhiều lớp trên chúng. Ngay khi tôi đưa ra một ví dụ đào tạo cho quá trình học tập, tôi phải loại bỏ ví dụ …

33 machine-learning  svm  neural-networks 

Tôi đang tìm kiếm một lời giải thích về tầm quan trọng của biến tương đối được tính toán trong Gradient Boosted Tree không quá chung chung / đơn giản như: Các biện pháp dựa trên số lần một biến được chọn để phân tách, được cân bằng bởi sự …

33 machine-learning  data-mining  predictive-models  cart  boosting 

Tôi hiểu rằng HMM (Mô hình Markov ẩn) là mô hình thế hệ và CRF là mô hình phân biệt đối xử. Tôi cũng hiểu cách CRF (Trường ngẫu nhiên có điều kiện) được thiết kế và sử dụng. Điều tôi không hiểu là chúng khác với HMM như thế …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

Trong khóa học Mạng thần kinh và Deep Learning của Andrew Ng trên Coursera , ông nói rằng sử dụng hầu như luôn luôn thích hợp hơn là sử dụng .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid Lý do anh đưa ra là các kết quả đầu ra sử dụng trung tâm khoảng 0 thay vì …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

Ví dụ, khi thực hiện hồi quy, hai tham số siêu cần chọn thường là dung lượng của hàm (ví dụ: số mũ lớn nhất của đa thức) và lượng chính quy. Điều tôi bối rối là, tại sao không chỉ chọn một hàm có dung lượng thấp, và sau …

32 regression  machine-learning  optimization  regularization  polynomial 

Tôi đã xem qua bài viết này sử dụng phát hiện bất thường liên kết để dự đoán các chủ đề xu hướng và tôi thấy nó rất hấp dẫn: Bài báo "Khám phá các chủ đề mới nổi trong các luồng xã hội thông qua Phát hiện dị thường …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

Có một triển khai phổ biến của Trường ngẫu nhiên có điều kiện trong Python không? Tôi dường như không thể tìm thấy bất kỳ được sử dụng rộng rãi và phổ biến!

32 machine-learning  classification  python  conditional-random-field 

Tôi hoàn toàn mới đối với các mạng lưới thần kinh nhưng rất quan tâm đến việc hiểu chúng. Tuy nhiên, không dễ dàng gì để bắt đầu. Bất cứ ai có thể giới thiệu một cuốn sách tốt hoặc bất kỳ loại tài nguyên khác? Có phải đọc? Tôi …

32 machine-learning  neural-networks  references 

Làm thế nào để có được tầm quan trọng của biến (thuộc tính) khi sử dụng SVM?

32 machine-learning  feature-selection  svm 

Tôi hơi bối rối với một bài giảng về hồi quy tuyến tính được đưa ra bởi Andrew Ng trên Coursera về học máy. Ở đó, ông đã đưa ra một hàm chi phí tối thiểu hóa tổng bình phương là: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 Tôi hiểu đến từ …

32 regression  machine-learning  loss-functions 

Tôi đã làm việc với một vấn đề hồi quy trong đó đầu vào là một hình ảnh và nhãn là giá trị liên tục trong khoảng từ 80 đến 350. Hình ảnh là một số hóa chất sau khi xảy ra phản ứng. Màu sắc cho thấy nồng độ …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Có phải "học sâu" chỉ là một thuật ngữ khác cho mô hình đa cấp / phân cấp? Tôi quen thuộc với cái sau hơn cái trước, nhưng từ những gì tôi có thể nói, sự khác biệt chính không nằm ở định nghĩa của chúng, mà là cách chúng …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

Tôi có một CNN bốn lớp để dự đoán đáp ứng với bệnh ung thư bằng dữ liệu MRI. Tôi sử dụng kích hoạt ReLU để giới thiệu phi tuyến. Độ chính xác và tổn thất tàu tăng giảm đơn điệu tương ứng. Nhưng, độ chính xác kiểm tra của …

31 machine-learning  python  deep-learning