Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Tôi biết rằng để truy cập vào hiệu suất của trình phân loại, tôi phải chia dữ liệu thành tập huấn luyện / kiểm tra. Nhưng đọc nó : Khi đánh giá các cài đặt khác nhau (siêu tốc độ của máy tính) cho các công cụ ước tính, chẳng …

18 machine-learning  cross-validation 

Giả sử tôi thực hiện xác thực chéo K-Fold với K = 10 lần. Sẽ có một ma trận nhầm lẫn cho mỗi lần gấp. Khi báo cáo kết quả, tôi nên tính toán ma trận nhầm lẫn trung bình là gì, hay chỉ tổng các ma trận nhầm lẫn?

18 machine-learning  cross-validation  accuracy 

Tôi đang sử dụng phương tiện K để phân cụm dữ liệu của mình và đang tìm cách đề xuất số cụm "tối ưu". Thống kê khoảng cách dường như là một cách phổ biến để tìm một số cụm tốt. Vì một số lý do, nó trả về 1 …

18 r  machine-learning  clustering  k-means 

Đối với luận án thạc sĩ của tôi, tôi đang nghiên cứu phát triển một mô hình thống kê cho sự chuyển đổi giữa các trạng thái khác nhau, được xác định bởi trạng thái huyết thanh học. Hiện tại, tôi sẽ không cung cấp quá nhiều chi tiết cho …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

Xem xét khả năng đăng nhập của hỗn hợp Gaussian: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlog⁡f(x(t)|θ)=∑t=1nlog⁡{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} Tôi đã tự hỏi tại sao nó khó tính toán để tối đa hóa phương trình đó trực tiếp? Tôi đang tìm kiếm một trực giác vững chắc rõ ràng về …

18 machine-learning  gaussian-mixture  expectation-maximization 

Là ER thực hiện hiệu quả hơn (giống như Extreme Gradient Boostinglà tăng cường độ dốc) - sự khác biệt quan trọng từ quan điểm thực tế? Có gói R thực hiện chúng. Đây có phải là thuật toán mới vượt qua việc thực hiện "chung chung" (gói RandomForest từ …

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest 

Vì hiện tại, câu hỏi này không phù hợp với định dạng Hỏi & Đáp của chúng tôi. Chúng tôi hy vọng câu trả lời sẽ được hỗ trợ bởi các sự kiện, tài liệu tham khảo hoặc chuyên môn, nhưng câu hỏi này có thể sẽ thu hút tranh …

18 machine-learning  text-mining  natural-language 

Có những từ trong "Các yếu tố của học thống kê" trên trang 91: Các trọng tâm K trong khoảng không gian đầu vào p chiều ở hầu hết không gian con K-1 và nếu p lớn hơn K nhiều, đây sẽ là một chiều giảm đáng kể. Tôi có …

18 machine-learning  discriminant-analysis 

Tôi đang tìm kiếm các bài báo hoặc văn bản so sánh và thảo luận (theo kinh nghiệm hoặc lý thuyết): Các thuật toán cây tăng cường và quyết định như Rừng ngẫu nhiên hoặc AdaBoost và GentleBoost được áp dụng cho cây quyết định. với Các phương pháp học …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

Tôi đang tìm cách phân loại dữ liệu văn bản của tôi. Tôi có 300 classes, 200 tài liệu đào tạo mỗi lớp (vì vậy 60000 documents in total) và điều này có khả năng dẫn đến dữ liệu rất cao (chúng ta có thể đang tìm kiếm vượt quá …

18 machine-learning  classification  text-mining 

Rất nhiều hướng dẫn trực tuyến nói về độ dốc gốc và hầu hết tất cả chúng đều sử dụng kích thước bước cố định (tỷ lệ học tập ). Tại sao không sử dụng tìm kiếm dòng (chẳng hạn như tìm kiếm dòng quay lại hoặc tìm kiếm dòng …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Tôi đã thấy kết luận tương tự từ nhiều cuộc thảo luận, khi kích thước xe buýt nhỏ càng lớn, sự hội tụ của SGD thực sự trở nên khó khăn / tệ hơn, ví dụ như bài báo này và câu trả lời này . Ngoài ra, tôi đã …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

Chúng tôi xác định một kỷ nguyên là đã trải qua toàn bộ tất cả các mẫu đào tạo có sẵn và kích thước lô nhỏ là số lượng mẫu mà chúng tôi lấy trung bình để tìm các bản cập nhật về trọng số / độ lệch cần thiết …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Trong khi nghiên cứu Học tăng cường, tôi đã bắt gặp nhiều dạng của hàm phần thưởng: , và thậm chí là một hàm phần thưởng chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại. Phải nói rằng, tôi nhận ra rằng không dễ để 'tạo ra' hoặc 'xác định' một …

18 machine-learning  reinforcement-learning 

tl; dr Cách được đề xuất để đối phó với discretedữ liệu khi thực hiện phát hiện bất thường là gì? Cách được đề xuất để đối phó với categoricaldữ liệu khi thực hiện phát hiện bất thường là gì? Câu trả lời này gợi ý sử dụng dữ liệu …

18 machine-learning  categorical-data  outliers  discrete-data  anomaly-detection