Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

7

Thuật toán học máy nào có thể được sử dụng để dự đoán thị trường chứng khoán?

Ngoài ra, để dự đoán thị trường ngoại hối. Tôi biết điều này có thể trở nên khá phức tạp, vì vậy như một lời giới thiệu, tôi đang tìm kiếm một thuật toán dự đoán đơn giản có độ chính xác. (Đó là cho một dự án đại học …

15 machine-learning finance

1

Tại sao một ReLU không thể học ReLU?

Khi theo dõi mạng lưới thần kinh của tôi, tôi thậm chí không thể học được khoảng cách Euclide, tôi đã đơn giản hóa hơn nữa và cố gắng huấn luyện một ReLU duy nhất (với trọng lượng ngẫu nhiên) thành một ReLU duy nhất. Đây là mạng đơn giản …

15 machine-learning neural-networks optimization keras

2

Lỗi Bayes trong học máy là gì?

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html Trang 116 giải thích lỗi bay như bên dưới Mô hình lý tưởng là một nhà tiên tri chỉ đơn giản biết phân phối xác suất thực sự tạo ra dữ liệu. Ngay cả một mô hình như vậy vẫn sẽ phát sinh một số lỗi trên nhiều vấn …

15 machine-learning deep-learning terminology

3

Phương pháp giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu trong học máy

Hầu như bất kỳ cơ sở dữ liệu nào chúng tôi muốn đưa ra dự đoán bằng thuật toán học máy sẽ tìm thấy các giá trị còn thiếu cho một số đặc điểm. Có một số cách tiếp cận để giải quyết vấn đề này, để loại trừ các …

15 machine-learning scikit-learn data-imputation

2

Đường cơ sở là gì trong đường cong thu hồi chính xác là gì

Tôi đang cố gắng hiểu đường cong thu hồi chính xác, tôi hiểu độ chính xác và thu hồi là gì nhưng điều tôi không hiểu là giá trị "cơ sở". Tôi đã đọc liên kết này https://classeval.wordpress.com/int sinhtion / intributiontion-to-the-precision-recall-plot/ và tôi không hiểu phần cơ bản như trong …

15 r machine-learning classification precision-recall

1

Phương pháp so sánh nào được sử dụng cho mô hình lmer: lsmeans hoặc glht?

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology

1

Bao gồm các điều khoản tương tác trong rừng ngẫu nhiên

Giả sử chúng ta có đáp ứng Y và các yếu tố dự đoán X1, ...., Xn. Nếu chúng ta cố gắng điều chỉnh Y thông qua mô hình tuyến tính của X1, ...., Xn và điều đó đã xảy ra rằng mối quan hệ thực sự giữa Y và …

15 machine-learning random-forest

2

Tại sao tỷ lệ lại quan trọng đối với phân loại SVM tuyến tính?

Khi thực hiện phân loại SVM tuyến tính, thường hữu ích khi bình thường hóa dữ liệu huấn luyện, ví dụ bằng cách trừ giá trị trung bình và chia cho độ lệch chuẩn và sau đó chia tỷ lệ dữ liệu thử nghiệm với độ lệch chuẩn và trung …

15 machine-learning svm standardization

1

Phân loại tạm thời kết nối (CTC) là gì?

Tôi đang tìm kiếm một dự án nhận dạng ký tự quang học (OCR). Sau khi thực hiện một số nghiên cứu, tôi đã bắt gặp một kiến trúc có vẻ thú vị: CNN + RNN + CTC. Tôi quen thuộc với các mạng thần kinh phức tạp (CNN) và …

15 machine-learning deep-learning conv-neural-network rnn

5

Tôi đang học từ Nhận dạng mẫu và Học máy, Chris Giám mục có tài nguyên tốt nào không?

Có bất kỳ video hoặc các cuốn sách / ghi chú khác mà bất cứ ai đã đi qua theo Công nhận mẫu và Học máy của Chris Bishop không? Tôi đã mua cuốn sách này để học Machine Learning và đang gặp một số khó khăn khi vượt qua …

15 machine-learning references pattern-recognition

1

Kích thước VC cho chúng ta biết gì về học tập sâu?

Trong học máy cơ bản, chúng ta được dạy "quy tắc ngón tay cái" sau đây: a) kích thước của dữ liệu của bạn phải lớn hơn ít nhất 10 lần kích thước của kích thước VC của bộ giả thuyết của bạn. b) một mạng lưới thần kinh có …

15 machine-learning neural-networks deep-learning vc-dimension

1

Năng lực của điểm số của một mô hình học máy là gì?

Tôi đang nghiên cứu Hướng dẫn này về Bộ biến đổi tự động biến đổi của Carl Doersch . Trong trang thứ hai có ghi: Một trong những khung phổ biến nhất như vậy là Bộ biến đổi tự động biến đổi [1, 3], chủ đề của hướng dẫn này. …

15 machine-learning deep-learning autoencoders variational-bayes

5

Làm thế nào để xử lý đồng thời nhiều chuỗi thời gian?

Tôi có một bộ dữ liệu bao gồm nhu cầu của một số sản phẩm (1200 sản phẩm) trong 25 giai đoạn và tôi cần dự đoán nhu cầu của từng sản phẩm cho giai đoạn tiếp theo. Lúc đầu, tôi muốn sử dụng ARIMA và đào tạo một mô …

14 machine-learning time-series arima

4

Các mô hình dự đoán: số liệu thống kê không thể đánh bại máy học? [đóng cửa]

Đã đóng cửa . Câu hỏi này cần được tập trung hơn . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó chỉ tập trung vào một vấn đề bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . Đóng …

14 machine-learning forecasting predictive-models prediction out-of-sample

1

Tại sao chúng ta không sử dụng tỷ lệ học tập không liên tục cho độ dốc tốt cho những thứ khác ngoài mạng lưới thần kinh?

Văn học học sâu có đầy đủ các thủ thuật thông minh với việc sử dụng tỷ lệ học tập không liên tục theo độ dốc. Những thứ như phân rã theo cấp số nhân, RMSprop, Adagrad, v.v ... rất dễ thực hiện và có sẵn trong mọi gói học …

14 machine-learning deep-learning optimization gradient-descent

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»