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.

Các kỹ thuật máy học có phải là thuật toán xấp xỉ của thuật toán không?

Gần đây, có một câu hỏi giống như ML về stackexchange của cstheory và tôi đã đăng một câu trả lời đề xuất phương pháp của Powell, độ dốc gốc, thuật toán di truyền hoặc "thuật toán xấp xỉ" khác. Trong một bình luận, ai đó đã nói với tôi …

23 machine-learning optimization approximation

Trang web cho các cuộc thi mô hình dự đoán

Tôi tham gia vào các cuộc thi mô hình dự đoán trên Kaggle , TunedIt và CrowdAnalytix . Tôi thấy rằng các trang web này là một cách tốt để "giải quyết" cho thống kê / học máy. Có bất kỳ trang web khác tôi nên biết về? Làm thế …

23 machine-learning predictive-models

Các lựa chọn thay thế cho cây phân loại, với hiệu suất dự đoán tốt hơn (ví dụ: CV)?

Tôi đang tìm kiếm một giải pháp thay thế cho Cây phân loại có thể mang lại sức mạnh dự đoán tốt hơn. Dữ liệu tôi đang xử lý có các yếu tố cho cả các biến giải thích và biến được giải thích. Tôi nhớ đã đi qua các …

23 r machine-learning classification cart

Giải thích về min_child_ weight trong thuật toán xgboost

Các định nghĩa của tham số min_child_weight trong xgboost được đưa ra như: tổng trọng lượng tối thiểu (hessian) cần thiết ở trẻ. Nếu bước phân vùng cây dẫn đến một nút lá có tổng trọng số thể hiện nhỏ hơn min_child_ weight, thì quá trình xây dựng sẽ từ …

23 machine-learning xgboost hessian

Làm thế nào để thúc đẩy làm việc?

Cách dễ nhất để hiểu tăng là gì? Tại sao nó không tăng các phân loại rất yếu "đến vô cùng" (sự hoàn hảo)?

23 machine-learning boosting

Đủ số liệu thống kê cho giáo dân

Ai đó có thể vui lòng giải thích đầy đủ số liệu thống kê trong điều khoản rất cơ bản? Tôi đến từ một nền tảng kỹ thuật, và tôi đã trải qua rất nhiều thứ nhưng không thể tìm thấy một lời giải thích trực quan.

23 machine-learning mathematical-statistics intuition

Gradient backpropagation thông qua các kết nối bỏ qua ResNet

Tôi tò mò về cách độ dốc được truyền ngược qua mạng thần kinh bằng cách sử dụng các mô đun ResNet / bỏ qua các kết nối. Tôi đã thấy một vài câu hỏi về ResNet (ví dụ: Mạng thần kinh có kết nối lớp bỏ qua ) nhưng …

22 machine-learning neural-networks conv-neural-network gradient-descent backpropagation

Tại sao hàm chi phí của mạng nơ ron không lồi?

Có một chủ đề tương tự ở đây ( Hàm chi phí của mạng nơ ron không phải là lồi? ) Nhưng tôi không thể hiểu các điểm trong câu trả lời ở đó và lý do của tôi để hỏi lại hy vọng điều này sẽ làm rõ một …

22 machine-learning neural-networks optimization loss-functions convex

Relu vs Sigmoid vs Softmax là tế bào thần kinh lớp ẩn

Tôi đã chơi với một Mạng thần kinh đơn giản chỉ có một lớp ẩn, bởi Tensorflow, và sau đó tôi đã thử các kích hoạt khác nhau cho lớp ẩn: Relu Sigmoid Softmax (tốt, thường là softmax được sử dụng ở lớp cuối cùng ..) Relu cung cấp độ …

22 machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow sigmoid-curve

Tên của biểu đồ này cho thấy tỷ lệ dương tính giả và đúng là gì và nó được tạo ra như thế nào?

Hình ảnh dưới đây cho thấy một đường cong liên tục của tỷ lệ dương tính giả so với tỷ lệ dương thực sự: Tuy nhiên, điều tôi không nhận được ngay lập tức là cách tính các mức giá này. Nếu một phương thức được áp dụng cho tập …

22 machine-learning data-visualization roc auc

Lựa chọn trong số các quy tắc chấm điểm thích hợp

Hầu hết các tài nguyên về quy tắc tính điểm thích hợp đề cập đến một số quy tắc tính điểm khác nhau như mất log, điểm Brier hoặc ghi hình cầu. Tuy nhiên, họ thường không đưa ra nhiều hướng dẫn về sự khác biệt giữa chúng. (Triển lãm …

22 machine-learning classification model-selection theory scoring-rules

Các bước tiếp theo sau Lý luận Bayes và Học máy

Tôi hiện đang trải qua "Lý luận Bayes và Học máy" của David Barber và đây là một cuốn sách cực kỳ hay và hấp dẫn để học các nguyên tắc cơ bản. Vì vậy, một câu hỏi cho một người đã làm điều này. Bộ sách tiếp theo tôi …

22 machine-learning bayesian references graphical-model

Có quan trọng đối với các nhà thống kê để học máy học?

Là máy học là một chủ đề quan trọng cho bất kỳ nhà thống kê để làm quen với? Có vẻ như máy học là số liệu thống kê. Tại sao các chương trình thống kê (đại học và sau đại học) yêu cầu học máy?

22 machine-learning careers

Các máy Boltzmann bị hạn chế so với các mạng thần kinh đa lớp

Tôi đã muốn thử nghiệm một mạng lưới thần kinh cho một vấn đề phân loại mà tôi đang phải đối mặt. Tôi chạy vào các bài báo nói về RBM. Nhưng từ những gì tôi có thể hiểu, chúng không khác gì việc có một mạng lưới thần kinh …

22 r machine-learning classification neural-networks

Trên sức mạnh của người Viking, những người học yếu

Tôi có một số câu hỏi liên quan chặt chẽ liên quan đến những người học yếu trong việc học tập (ví dụ như thúc đẩy). Điều này nghe có vẻ ngu ngốc, nhưng lợi ích của việc sử dụng yếu so với người học mạnh là gì? (ví dụ …

22 machine-learning boosting ensemble

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.