Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Các thuật toán học máy xây dựng một mô hình của dữ liệu đào tạo. Thuật ngữ "học máy" được định nghĩa mơ hồ; nó bao gồm những gì còn được gọi là học thống kê, học tăng cường, học không giám sát, v.v ... LUÔN LUÔN THÊM MỘT THÊM THÊM CỤ THỂ.

Số lượng tính năng so với số lượng quan sát

Có bất kỳ giấy tờ / sách / ý tưởng nào về mối quan hệ giữa số lượng tính năng và số lượng quan sát cần có để đào tạo một bộ phân loại "mạnh mẽ" không? Ví dụ: giả sử tôi có 1000 tính năng và 10 quan sát …

26 machine-learning

Hỗ trợ máy vectơ và hồi quy

Đã có một cuộc thảo luận tuyệt vời về cách các máy vectơ hỗ trợ xử lý phân loại, nhưng tôi rất bối rối về cách các máy vectơ hỗ trợ khái quát hóa cho hồi quy. Co ai quan tâm dạy dô tôi chư?

26 regression machine-learning svm

Mạng lưới thần kinh với các kết nối bỏ qua

Tôi quan tâm đến hồi quy với các mạng lưới thần kinh. Mạng nơ-ron với các nút ẩn không + kết nối lớp bỏ qua là mô hình tuyến tính. Điều gì về các mạng lưới thần kinh tương tự nhưng với các nút ẩn? Tôi tự hỏi vai trò …

26 regression machine-learning neural-networks deep-learning

Làm thế nào để giảm cân KLD so với mất tái thiết trong bộ mã hóa tự động đa dạng

trong gần như tất cả các ví dụ mã mà tôi đã thấy về VAE, các hàm mất được định nghĩa như sau (đây là mã tenorflow, nhưng tôi đã thấy tương tự đối với theano, đèn pin, v.v. Nó cũng là một mạng lưới, nhưng điều đó cũng không …

26 machine-learning deep-learning tensorflow autoencoders variational-bayes

Có thuật toán nào kết hợp phân loại và hồi quy không?

Tôi tự hỏi liệu có thuật toán nào có thể thực hiện phân loại và hồi quy cùng một lúc không. Ví dụ, tôi muốn cho thuật toán học một trình phân loại, đồng thời trong mỗi nhãn, nó cũng học một mục tiêu liên tục. Do đó, đối với …

25 regression machine-learning classification predictive-models finite-mixture-model

Sự khác biệt giữa mạng lưới thần kinh tích chập và học sâu là gì?

Tôi muốn sử dụng học tập sâu trong dự án của tôi. Tôi đã xem qua một vài bài báo và một câu hỏi xảy ra với tôi: có sự khác biệt nào giữa mạng thần kinh tích chập và học sâu không? Là những điều này giống nhau hoặc …

25 machine-learning neural-networks deep-learning terminology conv-neural-network

Tại sao nó rất quan trọng để có các lý thuyết nguyên tắc và toán học cho Machine Learning?

Tôi đã tự hỏi, tại sao việc học máy theo nguyên tắc / lý thuyết lại quan trọng đến vậy? Từ quan điểm cá nhân như một con người, tôi có thể hiểu tại sao Machine Learning nguyên tắc lại quan trọng: con người thích hiểu những gì họ đang …

25 machine-learning neural-networks conv-neural-network theory

Học trực tuyến nghệ thuật

Gần đây tôi đã làm việc với các tập dữ liệu lớn và tìm thấy rất nhiều bài viết về phương pháp phát trực tuyến. Đến tên một vài: Theo dõi thường xuyên và lãnh đạo gương: Định lý tương đương và chính quy hóa L1 ( http://jmlr.org/proceedings/ con / …

25 machine-learning references large-data online

Làm thế nào để bạn sử dụng bộ dữ liệu 'kiểm tra' sau khi xác thực chéo?

Trong một số bài giảng và hướng dẫn tôi đã thấy, họ đề nghị chia dữ liệu của bạn thành ba phần: đào tạo, xác nhận và kiểm tra. Nhưng không rõ làm thế nào để sử dụng tập dữ liệu thử nghiệm, cũng như cách tiếp cận này tốt …

25 machine-learning cross-validation validation

Khi nào nên tránh rừng ngẫu nhiên?

Các khu rừng ngẫu nhiên được biết đến là thực hiện khá tốt trên nhiều nhiệm vụ khác nhau và được gọi là người làm phương pháp học tập . Có bất kỳ loại vấn đề hoặc điều kiện cụ thể nào trong đó người ta nên tránh sử dụng …

25 machine-learning classification random-forest

Thói quen làm việc hàng ngày của nhà khoa học máy học là gì?

Tôi là một sinh viên CS bậc thầy tại một trường đại học Đức hiện đang viết luận án. Tôi sẽ được thực hiện trong hai tháng tôi phải đưa ra quyết định rất khó khăn nếu tôi nên tiếp tục với bằng tiến sĩ hoặc tìm một công việc …

25 machine-learning data-mining careers

Làm thế nào để mạng lưới thần kinh nhận ra hình ảnh?

Câu hỏi này đã được di chuyển từ Stack Overflow vì nó có thể được trả lời trên Cross xác thực. Di cư 7 năm trước . Tôi đang cố gắng học cách Neural Network hoạt động trên nhận dạng hình ảnh. Tôi đã thấy một số ví dụ và …

25 machine-learning neural-networks image-processing

Giải quyết sự không chắc chắn của mô hình

Tôi đã tự hỏi làm thế nào những người Bayes trong cộng đồng CrossValidated nhìn nhận vấn đề về sự không chắc chắn của mô hình và cách họ thích đối phó với nó? Tôi sẽ cố gắng đặt ra câu hỏi của tôi trong hai phần: Làm thế nào …

25 machine-learning bayesian model-selection

Năm phân loại hàng đầu để thử đầu tiên

Bên cạnh các đặc điểm phân loại rõ ràng như chi phí tính toán, loại dữ liệu dự kiến của các tính năng / nhãn và sự phù hợp cho kích thước và kích thước nhất định của tập dữ liệu, Năm phân loại (hoặc 10, 20?) hàng đầu để …

25 machine-learning classification methodology

LASSO với các điều khoản tương tác - có ổn không nếu các hiệu ứng chính được thu nhỏ về 0?

Hồi quy LASSO thu nhỏ các hệ số về 0, do đó cung cấp lựa chọn mô hình hiệu quả. Tôi tin rằng trong dữ liệu của mình có những tương tác có ý nghĩa giữa hiệp phương sai danh nghĩa và liên tục. Tuy nhiên, không nhất thiết là …

25 machine-learning lasso glmnet shrinkage penalized

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.

Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.