Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

4

Câu hỏi của tôi có thể là một câu ngớ ngẩn. Vì vậy tôi sẽ xin lỗi trước. Tôi đã cố gắng sử dụng mô hình GLOVE được đào tạo trước bởi nhóm Stanford NLP ( liên kết ). Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng kết quả tương tự của …

17 machine-learning word2vec cosine-similarity

1

Được giám sát học tập một tập hợp con học tăng cường?

Có vẻ như định nghĩa về học tập có giám sát là một tập hợp con của học tăng cường, với một loại chức năng khen thưởng cụ thể dựa trên dữ liệu được dán nhãn (trái ngược với thông tin khác trong môi trường). Đây có phải là một …

16 machine-learning terminology reinforcement-learning supervised-learning definition

4

Nếu tôi muốn một mô hình có thể hiểu được, có phương pháp nào khác ngoài Hồi quy tuyến tính không?

Tôi đã gặp một số nhà thống kê không bao giờ sử dụng các mô hình khác ngoài Hồi quy tuyến tính để dự đoán vì họ tin rằng "các mô hình ML" như rừng ngẫu nhiên hoặc tăng cường độ dốc rất khó giải thích hoặc "không thể giải …

16 regression machine-learning multiple-regression model-interpretation

3

Nhân quả được định nghĩa toán học như thế nào?

Định nghĩa toán học của mối quan hệ nhân quả giữa hai biến ngẫu nhiên là gì? Cho một mẫu từ phân phối chung của hai biến ngẫu nhiên và , khi nào chúng ta sẽ nói gây ra ?XXXYYYXXXYYY Đối với bối cảnh, tôi đang đọc bài viết này …

16 machine-learning causality

1

Tại sao tiêu chí thông tin của Akaike không được sử dụng nhiều hơn trong học máy?

Tôi vừa chạy vào "tiêu chí thông tin Akaike", và tôi nhận thấy số lượng lớn tài liệu này về lựa chọn mô hình (cũng có những thứ như BIC dường như tồn tại). Tại sao các phương pháp học máy hiện đại không tận dụng các tiêu chí lựa …

16 machine-learning model-selection aic bic

4

Điều gì được coi là mất log tốt?

Tôi đang cố gắng để hiểu rõ hơn về mất log và cách thức hoạt động nhưng có một điều tôi dường như không thể tìm thấy là đưa số mất log vào một số ngữ cảnh. Nếu mô hình của tôi bị mất log 0,5, điều đó có tốt …

16 machine-learning loss-functions log-loss

5

Làm thế nào để các phương pháp tập hợp tốt hơn tất cả các thành phần của họ?

Tôi có một chút bối rối về việc học tập. Tóm lại, nó chạy các mô hình k và lấy trung bình của các mô hình k này. Làm thế nào có thể đảm bảo rằng trung bình của các mô hình k sẽ tốt hơn bất kỳ mô hình …

16 machine-learning ensemble

1

Những lý thuyết nhân quả nào tôi nên biết?

Những cách tiếp cận lý thuyết nào về quan hệ nhân quả mà tôi nên biết với tư cách là một nhà thống kê / kinh tế lượng học ứng dụng? Tôi biết (một chút ít) Mô hình nhân quả Neyman, Rubin (và Roy , Haavelmo , v.v.) Công việc …

16 machine-learning causality theory treatment-effect

2

Điều gì đang xảy ra ở đây, khi tôi sử dụng mất bình phương trong cài đặt hồi quy logistic?

Tôi đang cố gắng sử dụng tổn thất bình phương để phân loại nhị phân trên tập dữ liệu đồ chơi. Tôi đang sử dụng mtcarstập dữ liệu, sử dụng dặm trên mỗi gallon và trọng lượng để dự đoán loại truyền. Biểu đồ bên dưới hiển thị hai loại …

16 r machine-learning logistic optimization loss-functions

1

số bản đồ đặc trưng trong các mạng nơ ron tích chập

Khi học mạng nơ ron tích chập, tôi có câu hỏi liên quan đến hình sau. 1) C1 trong lớp 1 có 6 bản đồ đặc trưng, điều đó có nghĩa là có sáu hạt tích chập? Mỗi hạt nhân chập được sử dụng để tạo bản đồ tính năng …

16 machine-learning neural-networks deep-learning pattern-recognition conv-neural-network

2

Cách thực hiện phân tích dữ liệu thăm dò để chọn thuật toán học máy phù hợp

Chúng tôi đang nghiên cứu về máy học thông qua Machine Learning: A Persidenceistic Persception (Kevin Murphy). Mặc dù văn bản giải thích nền tảng lý thuyết của từng thuật toán, nhưng nó hiếm khi nói trong trường hợp nào thuật toán nào tốt hơn và khi nào, nó không …

16 machine-learning eda

1

Phân loại so với mô hình so với ước tính

Sự khác biệt giữa một bộ phân loại, mô hình và công cụ ước tính là gì? Từ những gì tôi có thể nói: một công cụ ước tính là một công cụ dự đoán được tìm thấy từ thuật toán hồi quy một bộ phân loại là một công …

16 machine-learning

4

KNN có phải là một thuật toán học phân biệt đối xử?

Có vẻ như KNN là một thuật toán học phân biệt đối xử nhưng tôi dường như không thể tìm thấy bất kỳ nguồn trực tuyến nào xác nhận điều này. KNN có phải là một thuật toán học phân biệt đối xử?

16 machine-learning classification k-nearest-neighbour

3

Khu vực dưới đường cong ROC hoặc khu vực dưới đường cong PR cho dữ liệu mất cân bằng?

Tôi có một số nghi ngờ về việc sử dụng thước đo hiệu suất nào, khu vực dưới đường cong ROC (TPR là chức năng của FPR) hoặc khu vực dưới đường cong thu hồi chính xác (độ chính xác là chức năng thu hồi). Dữ liệu của tôi bị …

16 r machine-learning roc precision-recall auc

2

SVM một lớp so với SVM mẫu mực

Tôi hiểu rằng các SVM một lớp (OSVM) đã được đề xuất khi không có dữ liệu âm trong đầu và họ tìm cách tìm ranh giới quyết định tách biệt một tập hợp dương và một số điểm neo âm, nói nguồn gốc. Một công việc vào năm 2011 …

16 machine-learning svm

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»