Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Tôi đã cố gắng học máy học bằng vật liệu Coursera . Trong bài giảng này, Andrew Ng sử dụng thuật toán giảm độ dốc để tìm các hệ số của mô hình hồi quy tuyến tính sẽ giảm thiểu hàm lỗi (hàm chi phí). Đối với hồi quy tuyến …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

Tôi muốn xác định tầm quan trọng tương đối của các bộ biến đối với randomForestmô hình phân loại trong R. importanceHàm cung cấp MeanDecreaseGinisố liệu cho từng dự đoán riêng lẻ - có đơn giản như việc tính tổng này qua từng bộ dự báo trong một bộ không? …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

Tôi đang sử dụng công cụ libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) để hỗ trợ phân loại vector. Tuy nhiên, tôi bối rối về định dạng của dữ liệu đầu vào. Từ README: Định dạng của tệp dữ liệu đào tạo và kiểm tra là: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

Tôi thường thấy mọi người tạo ra các tính năng mới dựa trên các tính năng hiện có trên một vấn đề máy học. Ví dụ: tại đây: https://trigininequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ mọi người đã coi quy mô của gia đình một người là một tính năng mới, dựa trên về số lượng …

30 machine-learning  feature-engineering 

Học có giám sát 1) Một con người xây dựng một phân loại dựa trên đầu vào và đầu ra dữ liệu 2) Trình phân loại đó được đào tạo với một tập dữ liệu 3) Trình phân loại đó được kiểm tra với bộ dữ liệu thử nghiệm 4) …

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

[Câu hỏi này cũng được đặt ra tại stack stack] Câu hỏi ngắn gọn Tôi đang nghiên cứu các mạng nơ ron tích chập và tôi tin rằng các mạng này không xử lý tương ứng mọi nơ ron đầu vào (pixel / tham số). Hãy tưởng tượng chúng ta …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

Sự khác biệt giữa "suy luận" và "ước tính" trong bối cảnh học máy là gì? Là một người mới, tôi cảm thấy rằng chúng ta suy ra các biến ngẫu nhiên và ước tính các tham số mô hình. Sự hiểu biết này của tôi có đúng không? Nếu …

30 machine-learning  inference  terminology 

Tôi đang cố gắng kết hợp một chương trình toán tự định hướng để chuẩn bị cho việc học khai thác dữ liệu và học máy. Điều này được thúc đẩy bằng cách bắt đầu lớp học máy của Andrew Ng trên Coursera và cảm thấy rằng trước khi tiếp …

30 machine-learning  references  data-mining 

Tôi có rất nhiều chuỗi địa chỉ: 1600 Pennsylvania Ave, Washington, DC 20500 USA Tôi muốn phân tích chúng thành các thành phần của chúng: street: 1600 Pennsylvania Ave city: Washington province: DC postcode: 20500 country: USA Nhưng tất nhiên dữ liệu là bẩn: nó đến từ nhiều quốc gia …

30 machine-learning  text-mining 

Được một tập dữ liệu với các thể hiện cùng với N lớp trong đó mọi trường hợp x i thuộc chính xác một lớp y ixixix_iNNNxixix_iyiyiy_i một bộ phân loại đa lớp Sau khi đào tạo và kiểm tra, về cơ bản tôi có một bảng với lớp đúng …

30 machine-learning  classification  multi-class 

Tôi có một nhiệm vụ phân loại trong đó tôi có một số dự đoán (một trong số đó là thông tin nhiều nhất) và tôi đang sử dụng mô hình MARS để xây dựng trình phân loại của mình (tôi quan tâm đến bất kỳ mô hình đơn giản …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

Tôi đang cố gắng tăng tốc với R. Cuối cùng tôi muốn sử dụng các thư viện R để thực hiện phân loại văn bản. Tôi chỉ tự hỏi những kinh nghiệm của mọi người liên quan đến khả năng mở rộng của R khi thực hiện phân loại văn …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

Tôi sẽ thông qua bài giảng Andrew Ng của ghi chú trên Machine Learning. Các ghi chú giới thiệu cho chúng ta về hồi quy logistic và sau đó là perceptron. Trong khi mô tả Perceptron, các ghi chú nói rằng chúng ta chỉ thay đổi định nghĩa của hàm …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

Sự khác biệt giữa mạng thần kinh , mạng Bayes , cây quyết định và lưới Petri , mặc dù chúng đều là mô hình đồ họa và mô tả trực quan mối quan hệ nguyên nhân.

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

Tôi đã có một câu hỏi về tham số độ sâu tương tác trong gbm trong R. Đây có thể là một câu hỏi không, tôi xin lỗi, nhưng tham số mà tôi tin là biểu thị số nút thiết bị đầu cuối trong cây, về cơ bản chỉ ra …

30 r  machine-learning  boosting  gbm