Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

2

Định nghĩa của độ chính xác Top-n là gì?

Tôi đang đọc một bài báo khoa học về phân loại hình ảnh. Trong các kết quả thử nghiệm, họ nói về độ chính xác của top 1 và top 5 nhưng tôi chưa bao giờ nghe về thuật ngữ này và cũng không thể tìm thấy nó bằng google. …

14 machine-learning

3

Máy học lời nguyền của chiều giải thích?

Tôi đang gặp khó khăn để hiểu lời nguyền của chiều. Cụ thể, tôi đã xem qua nó trong khi thực hiện scikit-learnhướng dẫn trong python. Ai đó có thể vui lòng giải thích dưới đây một cách đơn giản hơn? Xin lỗi, tôi đã cố gắng hiểu trong thời …

14 machine-learning

3

Tóm tắt tốt (đánh giá, sách) về các ứng dụng khác nhau của chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC)?

Có bản tóm tắt hay (đánh giá, sách) nào về các ứng dụng khác nhau của chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC) không? Tôi đã thấy Markov Chain Monte Carlo trong Thực tế , nhưng cuốn sách này có vẻ hơi cũ. Có nhiều sách cập nhật hơn về các ứng …

14 machine-learning mcmc inference references application

5

Thuật toán rừng ngẫu nhiên và cây quyết định

Một khu rừng ngẫu nhiên là một tập hợp các cây quyết định theo khái niệm đóng bao. Khi chúng ta chuyển từ cây quyết định này sang cây quyết định tiếp theo thì làm thế nào để thông tin học được từ cây quyết định cuối cùng chuyển sang …

14 machine-learning random-forest cart bagging

2

Spoutial Dropout trong 2D được triển khai như thế nào?

Điều này là với sự giới thiệu đối với Bản địa hóa đối tượng hiệu quả bằng cách sử dụng Mạng kết hợp và từ những gì tôi hiểu, việc bỏ học được thực hiện trong 2D. Sau khi đọc mã từ Keras về cách triển khai Dropout Spatial 2D, …

14 machine-learning deep-learning tensorflow dropout

1

Tại sao điều quan trọng là bao gồm một thuật ngữ điều chỉnh sai lệch cho trình tối ưu hóa Adam cho Deep Learning?

Tôi đang đọc về trình tối ưu hóa Adam cho Deep Learning và tình cờ thấy câu sau trong cuốn sách mới Deep Learning của Begnio, Goodfellow và Courtville: Adam bao gồm các hiệu chỉnh sai lệch cho các ước tính của cả các khoảnh khắc thứ tự đầu tiên …

14 machine-learning neural-networks optimization conv-neural-network adam

3

Các tham số tối ưu cho phân loại Rừng ngẫu nhiên là gì?

Hiện tại tôi đang sử dụng hộp công cụ RF trên MATLAB cho một vấn đề phân loại nhị phân Tập dữ liệu: 50000 mẫu và hơn 250 tính năng Vì vậy, số lượng cây và tính năng được chọn ngẫu nhiên trên mỗi phân chia để trồng cây là …

14 machine-learning classification random-forest

2

Làm thế nào để Naive Bayes làm việc với các biến liên tục?

Theo hiểu biết của tôi (rất cơ bản), Naive Bayes ước tính xác suất dựa trên tần số lớp của từng tính năng trong dữ liệu đào tạo. Nhưng làm thế nào để tính toán tần số của các biến liên tục? Và khi thực hiện dự đoán, làm thế …

14 machine-learning classification bayesian naive-bayes

2

Một lớp SVM là gì và nó hoạt động như thế nào?

Tôi đã sử dụng một lớp SVM , được triển khai trong scikit-learn, cho công việc nghiên cứu của tôi. Nhưng tôi không có hiểu biết tốt về điều này. Bất cứ ai có thể xin vui lòng giải thích đơn giản, tốt về một lớp SVM ?

14 machine-learning svm data-mining novelty-detection

3

Chính xác thì sự khác biệt giữa mô hình tham số và không tham số là gì?

Tôi bối rối với định nghĩa của mô hình không tham số sau khi đọc liên kết này Mô hình tham số so với mô hình không tham số và Trả lời nhận xét về câu hỏi khác của tôi . Ban đầu tôi nghĩ "tham số so với không …

14 machine-learning neural-networks nonparametric terminology parametric

2

Là ngưỡng quyết định một siêu tham số trong hồi quy logistic?

Các lớp được dự đoán từ hồi quy logistic (nhị phân) được xác định bằng cách sử dụng ngưỡng trên xác suất thành viên của lớp được tạo bởi mô hình. Theo tôi hiểu, thông thường 0,5 được sử dụng theo mặc định. Nhưng việc thay đổi ngưỡng sẽ thay …

13 machine-learning logistic scikit-learn hyperparameter

3

Tại sao bootstrapping hữu ích?

Nếu tất cả những gì bạn đang làm là lấy mẫu lại từ phân phối theo kinh nghiệm, tại sao không chỉ nghiên cứu phân phối theo kinh nghiệm? Ví dụ, thay vì nghiên cứu tính biến thiên bằng cách lấy mẫu lặp đi lặp lại, tại sao không chỉ …

13 machine-learning mathematical-statistics sampling bootstrap resampling

1

So sánh hai mô hình khi các đường cong ROC giao nhau

Một biện pháp phổ biến được sử dụng để so sánh hai hoặc nhiều mô hình phân loại là sử dụng khu vực dưới đường cong ROC (AUC) như một cách để đánh giá gián tiếp hiệu suất của chúng. Trong trường hợp này, một mô hình có AUC lớn …

13 machine-learning classification roc auc model-evaluation

2

Tối ưu hóa và học máy

Tôi muốn biết bao nhiêu học máy đòi hỏi tối ưu hóa. Từ những gì tôi đã nghe thống kê là một chủ đề toán học quan trọng cho những người làm việc với máy học. Tương tự như thế nào là quan trọng đối với một người làm việc …

13 machine-learning optimization

1

Tại sao học tập củng cố sâu không ổn định?

Trong bài viết năm 2015 của DeepMind về học tập củng cố sâu, đã nói rằng "Những nỗ lực trước đây để kết hợp RL với các mạng thần kinh đã thất bại phần lớn do học tập không ổn định". Bài báo sau đó liệt kê một số nguyên …

13 machine-learning neural-networks deep-learning reinforcement-learning

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»