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.

Phân cụm: Tôi nên sử dụng Phân kỳ Jensen-Shannon hoặc hình vuông của nó?

Tôi phân cụm phân phối xác suất bằng thuật toán Tuyên truyền mối quan hệ và tôi dự định sử dụng Phân kỳ Jensen-Shannon làm thước đo khoảng cách của mình. Có đúng không khi sử dụng chính JSD làm khoảng cách hoặc bình phương JSD? Tại sao? Sự khác …

15 machine-learning clustering entropy distance-functions

Ứng dụng kỹ thuật học máy trong nghiên cứu lâm sàng mẫu nhỏ

Bạn nghĩ gì về việc áp dụng các kỹ thuật học máy, như Rừng ngẫu nhiên hoặc hồi quy bị phạt (với hình phạt L1 hoặc L2, hoặc kết hợp chúng) trong các nghiên cứu lâm sàng mẫu nhỏ khi mục tiêu là cô lập các dự đoán thú vị …

15 machine-learning feature-selection

Trình phân loại 2 lớp tốt nhất cho ứng dụng của bạn là gì? [đóng cửa]

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 . Đóng …

15 machine-learning classification application

* Mạng * thần kinh nhân tạo là gì?

Khi chúng ta đi sâu vào tài liệu của Mạng nơ-ron , chúng ta có thể xác định các phương pháp khác với các cấu trúc liên kết thần kinh (kiến trúc giống như "Mạng nơ-ron"). Và tôi không nói về Định lý xấp xỉ phổ quát . Ví dụ …

15 machine-learning neural-networks deep-learning unsupervised-learning supervised-learning

Mạng lưới thần kinh và mọi thứ khác

Tôi chưa tìm thấy câu trả lời thỏa đáng cho vấn đề này từ google . Tất nhiên nếu dữ liệu tôi có là hàng triệu thì học sâu là cách. Và tôi đã đọc rằng khi tôi không có dữ liệu lớn thì có lẽ tốt hơn là sử …

15 regression machine-learning classification neural-networks deep-learning

Tại sao cây quyết định có độ lệch thấp & phương sai cao?

Câu hỏi Nó phụ thuộc vào việc cây nông hay sâu? Hoặc chúng ta có thể nói điều này không phân biệt độ sâu / cấp độ của cây? Tại sao độ lệch thấp & phương sai cao? Hãy giải thích bằng trực giác và toán học

15 machine-learning variance covariance cart bias

Số lượng lớp tối thiểu trong một mạng lưới thần kinh sâu

Tại thời điểm nào chúng ta bắt đầu phân loại các mạng thần kinh đa lớp thành các mạng thần kinh sâu hoặc đặt nó theo một cách khác 'Số lớp tối thiểu trong một mạng lưới thần kinh sâu là gì?'

15 machine-learning neural-networks deep-learning terminology

Đối với phân loại tuyến tính, các hệ số lớn hơn có nghĩa là các tính năng quan trọng hơn?

Tôi là một kỹ sư phần mềm làm việc về học máy. Theo hiểu biết của tôi, hồi quy tuyến tính (như OLS) và phân loại tuyến tính (như hồi quy logistic và SVM) đưa ra dự đoán dựa trên một sản phẩm bên trong giữa các hệ số được …

15 regression machine-learning classification feature-selection linear-model

Biện pháp nào về lỗi đào tạo để báo cáo cho Rừng ngẫu nhiên?

Tôi hiện đang điều chỉnh các khu rừng ngẫu nhiên cho một vấn đề phân loại bằng cách sử dụng randomForestgói trong R và không chắc chắn về cách báo cáo lỗi đào tạo cho các mô hình này. Lỗi đào tạo của tôi gần bằng 0% khi tôi tính …

15 r machine-learning classification random-forest overfitting

Điều gì nếu độ chính xác cao nhưng độ chính xác kiểm tra thấp trong nghiên cứu?

Tôi có một câu hỏi cụ thể về xác nhận trong nghiên cứu máy học. Như chúng ta đã biết, chế độ học máy yêu cầu các nhà nghiên cứu đào tạo các mô hình của họ về dữ liệu đào tạo, chọn từ các mô hình ứng viên theo …

15 machine-learning cross-validation reproducible-research

Làm cách nào để CNN tránh được sự cố biến mất

Tôi đã đọc rất nhiều về các mạng thần kinh liên hợp và đang tự hỏi làm thế nào chúng tránh được vấn đề độ dốc biến mất. Tôi biết các mạng niềm tin sâu xếp chồng các bộ mã hóa tự động cấp đơn hoặc các mạng nông được …

15 machine-learning optimization deep-learning gradient-descent

Ý nghĩa của các tính năng tiềm ẩn?

Tôi đang cố gắng hiểu các mô hình nhân tố ma trận cho các hệ thống đề xuất và tôi luôn đọc 'các tính năng tiềm ẩn', nhưng điều đó có nghĩa là gì? Tôi biết một tính năng có nghĩa là gì đối với tập dữ liệu đào tạo …

15 machine-learning data-mining recommender-system

Chính quy hóa và tính năng nhân rộng trong học tập trực tuyến?

Hãy nói rằng tôi có một phân loại hồi quy logistic. Trong học tập theo đợt thông thường, tôi có một thuật ngữ chính quy để ngăn chặn tình trạng thừa và giữ cho trọng lượng của tôi nhỏ. Tôi cũng sẽ bình thường hóa và mở rộng các tính …

15 machine-learning normalization regularization online

Làm cách nào để chọn số liệu lỗi khi đánh giá bộ phân loại?

Tôi đã thấy các số liệu lỗi khác nhau được sử dụng trong các cuộc thi Kaggle: RMS, bình phương trung bình, AUC, trong số các số liệu khác. Nguyên tắc chung khi chọn số liệu lỗi là gì, làm thế nào để bạn biết nên sử dụng số liệu …

15 machine-learning classification error

Ưu điểm của đường cong ROC

Những lợi thế của các đường cong ROC là gì? Ví dụ tôi đang phân loại một số hình ảnh là một vấn đề phân loại nhị phân. Tôi đã trích xuất khoảng 500 tính năng và áp dụng thuật toán chọn tính năng để chọn một bộ tính năng …

15 machine-learning roc

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.