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.

Cách mã hóa biến phân loại thành biến số khi sử dụng SVM hoặc Mạng thần kinh

Để sử dụng SVM hoặc Mạng thần kinh, nó cần chuyển đổi (mã hóa) các biến phân loại thành các biến số, phương pháp bình thường trong trường hợp này là sử dụng các giá trị nhị phân 0-1 với giá trị phân loại thứ k được chuyển đổi thành …

19 machine-learning neural-networks categorical-data svm categorical-encoding

Ý nghĩa của một mạng lưới thần kinh như một hộp đen?

Tôi thường nghe mọi người nói về mạng lưới thần kinh như một cái hộp đen mà bạn không hiểu ý nghĩa của nó hoặc ý nghĩa của chúng. Tôi thực sự không thể hiểu ý của họ là gì! Nếu bạn hiểu cách truyền ngược hoạt động, thì nó …

19 machine-learning neural-networks

Hướng dẫn về kỹ thuật tính năng

Như đã biết, kỹ thuật tính năng là cực kỳ quan trọng đối với học máy, tuy nhiên tôi tìm thấy một vài tài liệu liên quan đến lĩnh vực này. Tôi đã tham gia một số cuộc thi ở Kaggle và tin rằng các tính năng tốt thậm chí …

19 machine-learning references feature-construction

Cập nhật xác suất phân loại trong hồi quy logistic theo thời gian

Tôi đang xây dựng một mô hình dự đoán dự báo xác suất thành công của học sinh vào cuối học kỳ. Tôi đặc biệt quan tâm đến việc sinh viên thành công hay thất bại, trong đó thành công thường được xác định là hoàn thành khóa học và …

19 time-series machine-learning logistic

Học bán giám sát, học tích cực và học sâu để phân loại

Chỉnh sửa cuối cùng với tất cả các tài nguyên được cập nhật: Đối với một dự án, tôi đang áp dụng các thuật toán học máy để phân loại. Thách thức: Khá hạn chế dữ liệu được dán nhãn và dữ liệu chưa được gắn nhãn nhiều hơn. Bàn …

19 machine-learning classification software svm text-mining

Ước tính các tính năng quan trọng nhất trong phân vùng cụm k-mean

Có cách nào để xác định tính năng / biến nào của bộ dữ liệu là quan trọng nhất / chiếm ưu thế trong giải pháp cụm k-mean không?

19 machine-learning clustering k-means importance

Thuật toán backpropagation

Tôi đã có một sự nhầm lẫn nhỏ về thuật toán backpropagation được sử dụng trong perceptionron đa lớp (MLP). Lỗi được điều chỉnh bởi hàm chi phí. Trong backpropagation, chúng tôi đang cố gắng điều chỉnh trọng lượng của các lớp ẩn. Lỗi đầu ra tôi có thể hiểu, …

19 machine-learning neural-networks backpropagation

Hiệu chỉnh bộ phân loại tăng cường đa lớp

Tôi đã đọc bài viết của Alexandru Niculescu-Mizil và Rich Caruana " Lấy xác suất hiệu chuẩn từ việc tăng cường " và thảo luận trong chủ đề này . Tuy nhiên, tôi vẫn gặp khó khăn trong việc hiểu và triển khai quy mô logistic hoặc Platt để hiệu …

19 machine-learning boosting

Làm thế nào để mô phỏng dữ liệu có ý nghĩa thống kê?

Tôi đang học lớp 10 và tôi đang tìm cách mô phỏng dữ liệu cho một dự án hội chợ khoa học máy học. Mô hình cuối cùng sẽ được sử dụng trên dữ liệu bệnh nhân và sẽ dự đoán mối tương quan giữa các thời điểm nhất định …

18 machine-learning statistical-significance t-test python simulation

Dữ liệu thiên vị trong học máy

Tôi đang làm việc trong một dự án Machine Learning với dữ liệu đã bị sai lệch (nặng nề) bởi lựa chọn dữ liệu. Giả sử bạn có một bộ quy tắc mã hóa cứng. Làm thế nào để bạn xây dựng một mô hình học máy để thay thế …

18 machine-learning classification data-mining bias extrapolation

Mô hình biểu tượng (đồ chơi) của mạng lưới thần kinh

Các giáo sư vật lý của tôi ở trường cấp ba, cũng như Feynman, người đoạt giải Cao quý, sẽ luôn trình bày những gì họ gọi là mô hình đồ chơi để minh họa các khái niệm và phương pháp cơ bản trong vật lý, như dao động điều …

18 machine-learning neural-networks deep-learning

Tại sao Q-Learning sử dụng epsilon tham lam trong quá trình thử nghiệm?

Trong bài viết của DeepMind về Deep Q-Learning cho các trò chơi video Atari ( ở đây ), họ sử dụng một phương pháp tham lam epsilon để khám phá trong quá trình đào tạo. Điều này có nghĩa là khi một hành động được chọn trong đào tạo, nó …

18 machine-learning reinforcement-learning q-learning deep-rl

Ý kiến về Oversampling nói chung và thuật toán SMOTE nói riêng [đã đóng]

Đã đóng cửa . Câu hỏi này dựa trên ý kiến . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để có thể trả lời bằng sự kiện và trích dẫn bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . …

18 machine-learning classification oversampling

Chúng ta có thực sự thực hiện phân tích hồi quy đa biến với * triệu * hệ số / biến độc lập không?

Tôi đang dành một chút thời gian để học máy (xin lỗi vì đệ quy :) và tôi không thể không bị cuốn hút bởi quy tắc chọn Gradient Descent trong việc giải phương trình trực tiếp cho các hệ số hồi quy tính toán, trong trường hợp hồi quy …

18 machine-learning multiple-regression large-data

Tốc độ, chi phí tính toán của PCA, LASSO, lưới đàn hồi

Tôi đang cố gắng so sánh độ phức tạp tính toán / tốc độ ước tính của ba nhóm phương pháp để hồi quy tuyến tính như được phân biệt trong Hastie et al. "Các yếu tố của học thống kê" (tái bản lần 2), Chương 3: Lựa chọn tập …

18 machine-learning estimation feature-selection algorithms time-complexity

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.