Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Trong dự án của tôi, tôi muốn tạo một mô hình hồi quy logistic để dự đoán phân loại nhị phân (1 hoặc 0). Tôi có 15 biến, 2 trong số đó là phân loại, trong khi phần còn lại là hỗn hợp của các biến liên tục và rời …

14 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

Trong các mạng nơ ron tích chập (CNN), ma trận các trọng số ở mỗi bước sẽ được lật các hàng và cột để lấy ma trận hạt nhân, trước khi tiến hành tích chập. Điều này được giải thích trên một loạt các video của Hugo Larochelle tại đây …

14 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  convolution 

Tôi gặp phải vấn đề có vẻ dễ dàng, nhưng tôi đã không tìm thấy một giải pháp phù hợp trong vài tuần nay. Tôi có khá nhiều dữ liệu khảo sát / khảo sát (hàng chục nghìn người được hỏi, ví dụ 50 nghìn cho mỗi tập dữ liệu), …

14 machine-learning  survey-weights  survey-sampling 

Tôi đã tham gia một khóa học máy tại trường đại học của tôi. Trong một trong những câu hỏi, câu hỏi này đã được hỏi. Mô hình 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Mô hình 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Những …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

Cấu trúc của câu hỏi này như sau: ban đầu, tôi cung cấp khái niệm về học tập hòa đồng , hơn nữa tôi cung cấp một danh sách các nhiệm vụ nhận dạng mẫu , sau đó tôi đưa ra các ví dụ về thuật toán học tập đồng …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

Đã có những nghiên cứu quy mô lớn về các phương pháp MCMC so sánh hiệu suất của một số thuật toán khác nhau trên một bộ mật độ thử nghiệm? Tôi đang nghĩ về một cái gì đó tương đương với bài báo của Rios và Sahinidis (2013), đó …

14 machine-learning  bayesian  references  mcmc 

Tôi đã đọc về tối ưu hóa cho một vấn đề đặt ra trong tầm nhìn máy tính và tìm thấy lời giải thích bên dưới về tối ưu hóa trên Wikipedia. Điều tôi không hiểu là tại sao họ gọi việc tối ưu hóa này là " Giảm thiểu …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

Tất cả các ví dụ tôi tìm thấy bằng cách sử dụng niềm tin sâu sắc hoặc mạng lưới thần kinh tích chập sử dụng chúng để phân loại hình ảnh, phát hiện vi khuẩn hoặc nhận dạng giọng nói. Các mạng nơ ron sâu cũng có ích cho các …

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Tôi đang làm phân loại hình ảnh bằng cách sử dụng máy học. Giả sử tôi có một số dữ liệu đào tạo (hình ảnh) và sẽ chia dữ liệu thành các bộ đào tạo và xác nhận. Và tôi cũng muốn tăng dữ liệu (tạo ra hình ảnh mới …

14 machine-learning  classification  cross-validation  dataset  data-augmentation 

Tôi đang cố gắng để hiểu được trực giác đằng sau kernel SVM. Bây giờ, tôi hiểu cách thức hoạt động của SVM tuyến tính, theo đó một dòng quyết định được thực hiện để phân chia dữ liệu tốt nhất có thể. Tôi cũng hiểu nguyên tắc đằng sau …

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

Mất bản lề có thể được xác định bằng và mất bản ghi có thể được định nghĩa làtối đa ( 0 , 1 - yTôiwTxTôi)tối đa(0,1-yTôiwTxTôi)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)đăng nhập ( 1 + điểm kinh nghiệm( - yTôiwTxTôi) )đăng nhập(1+điểm kinh nghiệm⁡(-yTôiwTxTôi))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) Tôi có những câu hỏi sau: Có …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

Tôi hơi bối rối: Làm thế nào các kết quả của một Mô hình được đào tạo thông qua caret khác với mô hình trong gói ban đầu? Tôi đọc Có cần tiền xử lý trước khi dự đoán bằng FinalModel của RandomForest với gói caret không? nhưng tôi không …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

Tôi biết rằng hồi quy logistic tìm thấy một siêu phẳng ngăn cách các mẫu đào tạo. Tôi cũng biết rằng các máy vectơ hỗ trợ tìm thấy siêu phẳng với lề tối đa. Câu hỏi của tôi: sự khác biệt giữa hồi quy logistic (LR) và máy vectơ hỗ …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

Nếu tôi có một mạng nơ ron tích chập (CNN), có khoảng 1.000.000 tham số, thì cần bao nhiêu dữ liệu đào tạo (giả sử tôi đang thực hiện giảm độ dốc ngẫu nhiên)? Có bất kỳ quy tắc của ngón tay cái? Ghi chú bổ sung: Khi tôi thực …

14 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Tôi đã triển khai Q-Learning như được mô tả trong, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/ con / MarkStevePaper.pdf Để khoảng. Q (S, A) Tôi sử dụng cấu trúc mạng thần kinh như sau, Kích hoạt sigmoid Đầu vào, số lượng đầu vào + 1 cho các nơ ron hành động (Tất cả các đầu …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning