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.

Thảo luận về overfit trong xgboost

Thiết lập của tôi là như sau: Tôi đang làm theo hướng dẫn trong "Mô hình dự đoán ứng dụng". Vì vậy, tôi đã lọc các tính năng tương quan và kết thúc với các điều sau đây: 4900 điểm dữ liệu trong tập huấn luyện và 1600 điểm dữ …

20 machine-learning boosting overfitting

Làm thế nào để lấy mẫu âm tính làm việc trong word2vec?

Tôi đã cố gắng hết sức để hiểu khái niệm lấy mẫu âm trong ngữ cảnh của word2vec. Tôi không thể tiêu hóa ý tưởng lấy mẫu [âm]. Ví dụ, trong các bài báo của Mikolov, kỳ vọng lấy mẫu âm tính được xác định là đăng nhậpσ( ⟨ W …

19 machine-learning word2vec word-embeddings

Là một quyết định gốc một mô hình tuyến tính?

Gốc cây quyết định là một cây quyết định chỉ với một lần phân chia. Nó cũng có thể được viết như là một hàm piecewise. Ví dụ: giả sử xxx là một vectơ và x1x1x_1 là thành phần đầu tiên của xxx , trong cài đặt hồi quy, một …

19 machine-learning cart linear boosting

Một số bộ dữ liệu tốt để học các thuật toán học máy cơ bản là gì và tại sao?

Tôi chưa quen với việc học máy và tìm kiếm một số bộ dữ liệu mà qua đó tôi có thể so sánh và đối chiếu sự khác biệt giữa các thuật toán học máy khác nhau (Cây quyết định, Tăng tốc, SVM và Mạng thần kinh) Tôi có thể …

19 machine-learning dataset

Phương pháp tối ưu hóa nào hoạt động tốt nhất cho các LSTM?

Tôi đã sử dụng theano để thử nghiệm các LSTM và đang tự hỏi phương pháp tối ưu hóa nào (SGD, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, v.v.) hoạt động tốt nhất cho các LSTM? Có bất kỳ tài liệu nghiên cứu về chủ đề này? Ngoài ra, câu trả lời có …

19 machine-learning neural-networks optimization lstm

Tăng cường: tại sao tỷ lệ học tập được gọi là tham số chính quy?

Các tỷ lệ học tham số ( ) trong Gradient Đẩy mạnh co lại sự đóng góp của mỗi mô hình cơ sở mới -typically một tree- cạn mà được thêm vào trong chuỗi. Nó đã được chứng minh là làm tăng đáng kể độ chính xác của tập kiểm …

19 machine-learning data-mining predictive-models boosting overfitting

Làm thế nào có thể sử dụng mạng thần kinh tái phát để phân loại trình tự?

RNN có thể được sử dụng để dự đoán hoặc trình tự ánh xạ trình tự. Nhưng làm thế nào RNN có thể được sử dụng để phân loại? Ý tôi là, chúng tôi đưa ra một chuỗi toàn bộ một nhãn.

19 machine-learning neural-networks rnn

Cái tên Nhật ký Hồi quy Hồi quy có nghĩa là gì?

Tôi đang kiểm tra việc thực hiện Hồi quy Logistic từ đây . Sau khi tôi đọc bài báo đó, có vẻ như phần quan trọng là tìm các hệ số tốt nhất để xác định hàm sigmoid. Vì vậy, tôi chỉ tự hỏi tại sao phương pháp này được …

19 regression machine-learning logistic

Lập trình viên muốn đột nhập vào lĩnh vực máy học

Tôi là một nhà phát triển phần mềm (chủ yếu là .NET và Python khoảng 5 năm kinh nghiệm). Tôi có thể làm gì để giúp tôi có được một công việc trong lĩnh vực máy học hoặc thực sự bất cứ điều gì sẽ giúp tôi bắt đầu trong …

19 machine-learning data-mining careers

Mô hình dự đoán - Chúng ta có nên quan tâm đến mô hình hỗn hợp?

Đối với mô hình dự đoán, chúng ta có cần quan tâm đến các khái niệm thống kê như hiệu ứng ngẫu nhiên và không độc lập của các quan sát (các biện pháp lặp đi lặp lại) không? Ví dụ.... Tôi có dữ liệu từ 5 chiến dịch thư …

19 machine-learning predictive-models repeated-measures assumptions

Tính toán ranh giới quyết định của mô hình SVM tuyến tính

Với các vectơ hỗ trợ của một SVM tuyến tính, làm thế nào tôi có thể tính toán phương trình của ranh giới quyết định?

19 machine-learning svm

Khi nào thì gần nhất Neighbor Neighbor có ý nghĩa, hôm nay?

Năm 1999, Beyer và cộng sự. hỏi, khi nào "Hàng xóm gần nhất" có ý nghĩa? Có cách nào tốt hơn để phân tích và hình dung ảnh hưởng của độ phẳng khoảng cách đối với tìm kiếm NN từ năm 1999 không? Tập dữ liệu [đã cho] có cung …

19 machine-learning k-nearest-neighbour

Ý tưởng 'cơ bản' của học máy để ước tính các tham số là gì?

Ý tưởng 'cơ bản' về thống kê để ước tính các tham số là khả năng tối đa . Tôi đang tự hỏi ý tưởng tương ứng trong học máy là gì. Qn 1. Sẽ công bằng khi nói rằng ý tưởng 'cơ bản' trong học máy để ước tính …

19 machine-learning maximum-likelihood loss-functions pac-learning

Là điều chỉnh siêu tham số trên mẫu của tập dữ liệu là một ý tưởng tồi?

Tôi có bộ dữ liệu gồm 140000 ví dụ và 30 tính năng mà tôi đang đào tạo một số phân loại để phân loại nhị phân (SVM, Hồi quy logistic, Rừng ngẫu nhiên, v.v.) Trong nhiều trường hợp, việc điều chỉnh siêu tham số trên toàn bộ tập dữ …

19 machine-learning cross-validation hyperparameter

Tại sao hồi quy logistic được gọi là thuật toán học máy?

Nếu tôi hiểu chính xác, trong thuật toán học máy, mô hình phải học hỏi từ kinh nghiệm của nó, tức là khi mô hình đưa ra dự đoán sai cho các trường hợp mới, nó phải thích ứng với các quan sát mới và theo thời gian, mô hình …

19 machine-learning logistic random-forest

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.