Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

11

Trong một hội thảo gần đây, bản tóm tắt của người nói đã tuyên bố họ đang sử dụng máy học. Trong buổi nói chuyện, điều duy nhất liên quan đến học máy là họ thực hiện hồi quy tuyến tính trên dữ liệu của họ. Sau khi tính toán …

90 regression machine-learning multiple-regression terminology definition

5

Sự khác biệt chính giữa K-mean và K-láng giềng gần nhất là gì?

Tôi biết rằng phương tiện k không được giám sát và được sử dụng để phân cụm vv và k-NN được giám sát. Nhưng tôi muốn biết sự khác biệt cụ thể giữa hai?

86 machine-learning k-means k-nearest-neighbour

7

Xu hướng và phương sai trong xác thực chéo một lần so với K-Fold

Làm thế nào để các phương pháp xác thực chéo khác nhau so sánh về phương sai và sai lệch mô hình? Câu hỏi của tôi một phần được thúc đẩy bởi chủ đề này: Số lần tối ưu trong xác thực chéo -Fold: CV rời đi luôn là sự …

83 machine-learning variance cross-validation bias bias-variance-tradeoff

2

chức năng kích hoạt tanh vs chức năng kích hoạt sigmoid

Hàm kích hoạt tanh là: t một n h ( x ) = 2 ⋅ σ( 2 x ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Trong đó , hàm sigmoid, được định nghĩa là: .σ ( x ) = e xσ( …

82 machine-learning neural-networks optimization cost-maximization

5

Một giải pháp dạng đóng kín có nghĩa là gì?

Tôi đã bắt gặp thuật ngữ "giải pháp dạng đóng" khá thường xuyên. Một giải pháp dạng đóng có nghĩa là gì? Làm thế nào để xác định xem một giải pháp dạng gần tồn tại cho một vấn đề nhất định? Tìm kiếm trực tuyến, tôi tìm thấy một …

82 regression machine-learning probability terminology stochastic-processes

8

Hàm mục tiêu, hàm chi phí, hàm mất: chúng có giống nhau không?

Trong học máy, người ta nói về chức năng khách quan, chức năng chi phí, chức năng mất mát. Có phải họ chỉ là tên khác nhau của cùng một điều? Khi nào sử dụng chúng? Nếu chúng không phải luôn luôn đề cập đến cùng một điều, sự khác …

80 machine-learning terminology artificial-intelligence

5

Sự khác biệt giữa học tập ngoài chính sách và chính sách là gì?

Trang web trí tuệ nhân tạo định nghĩa học tập ngoài chính sách và chính sách như sau: "Một người học ngoài chính sách học giá trị của chính sách tối ưu một cách độc lập với các hành động của đại lý. Q-learning là một người học ngoài chính …

79 machine-learning reinforcement-learning artificial-intelligence

3

Một ví dụ: Hồi quy LASSO bằng glmnet cho kết quả nhị phân

Tôi bắt đầu say mê với việc sử dụng glmnetvới LASSO Regression trong đó kết quả quan tâm của tôi là phân đôi. Tôi đã tạo một khung dữ liệu giả nhỏ bên dưới: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, …

77 r self-study lasso regression interpretation anova statistical-significance survey conditional-probability independence naive-bayes graphical-model r time-series forecasting arima r forecasting exponential-smoothing bootstrap outliers r regression poisson-distribution zero-inflation genetic-algorithms machine-learning feature-selection cart categorical-data interpretation descriptive-statistics variance multivariate-analysis covariance-matrix r data-visualization generalized-linear-model binomial proportion pca matlab svd time-series correlation spss arima chi-squared curve-fitting text-mining zipf probability categorical-data distance group-differences bhattacharyya regression variance mean data-visualization variance clustering r standard-error association-measure somers-d normal-distribution integral numerical-integration bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes machine-learning svm kernel-trick hyperparameter poisson-distribution mean continuous-data univariate missing-data dag python likelihood dirichlet-distribution r anova hypothesis-testing statistical-significance p-value rating data-imputation censoring threshold

1

Giúp tôi hiểu về Máy hỗ trợ Vector

Tôi hiểu những điều cơ bản về mục đích của Máy Vector Hỗ trợ là gì trong việc phân loại bộ đầu vào thành nhiều lớp khác nhau, nhưng điều tôi không hiểu là một số chi tiết khó chịu. Để bắt đầu, tôi hơi bối rối khi sử dụng …

76 machine-learning classification svm

6

Lựa chọn tính năng cho mô hình cuối cùng của Cameron khi thực hiện xác nhận chéo trong học máy

Tôi đang có một chút bối rối về lựa chọn tính năng và học máy và tôi đã tự hỏi nếu bạn có thể giúp tôi ra. Tôi có một bộ dữ liệu microarray được phân thành hai nhóm và có 1000 tính năng. Mục đích của tôi là lấy …

76 machine-learning classification cross-validation feature-selection genetics

3

Tại sao không phải là hồi quy logistic gọi là phân loại logistic?

Vì hồi quy logistic là một mô hình phân loại thống kê xử lý các biến phụ thuộc phân loại, tại sao nó không được gọi là Phân loại logistic ? Không nên đặt tên "Hồi quy" cho các mô hình xử lý các biến phụ thuộc liên tục?

75 regression machine-learning logistic classification terminology

3

Cách tốt nhất để trình bày một khu rừng ngẫu nhiên trong một ấn phẩm?

Tôi đang sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên như một bộ phân loại mạnh mẽ của hai nhóm trong một nghiên cứu microarray với 1000 tính năng. Cách tốt nhất để trình bày khu rừng ngẫu nhiên để có đủ thông tin để làm cho nó có thể tái …

75 r machine-learning classification random-forest microarray

6

Tại sao sử dụng độ dốc giảm dần cho hồi quy tuyến tính, khi giải pháp toán học dạng đóng có sẵn?

Tôi đang tham gia các khóa học về Machine Learning trực tuyến và tìm hiểu về Gradient Descent để tính toán các giá trị tối ưu trong giả thuyết. h(x) = B0 + B1X tại sao chúng ta cần sử dụng Gradient Descent nếu chúng ta có thể dễ dàng …

74 regression machine-learning gradient-descent

11

Có một công việc khai thác dữ liệu mà không cần bằng tiến sĩ

Tôi đã rất quan tâm đến việc khai thác dữ liệu và học máy trong một thời gian, một phần vì tôi học chuyên ngành đó ở trường, nhưng cũng vì tôi thực sự hào hứng hơn khi cố gắng giải quyết các vấn đề đòi hỏi một chút suy …

73 machine-learning data-mining careers phd

4

Tại sao các mạng lưới thần kinh trở nên sâu hơn, nhưng không rộng hơn?

Trong những năm gần đây, mạng lưới thần kinh tích chập (hoặc có lẽ là mạng lưới thần kinh sâu nói chung) đã trở nên sâu hơn và sâu hơn, với các mạng tiên tiến đi từ 7 lớp ( AlexNet ) đến 1000 lớp ( Lưới dư) trong không …

73 machine-learning classification neural-networks deep-learning conv-neural-network

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»