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.

Mạng lưới thần kinh: Một biến nóng áp đảo liên tục?

Tôi có dữ liệu thô có khoảng 20 cột (20 tính năng). Mười trong số đó là dữ liệu liên tục và 10 trong số đó là phân loại. Một số dữ liệu phân loại có thể có 50 giá trị khác nhau (Hoa Kỳ). Sau khi tôi xử lý …

13 machine-learning neural-networks tensorflow data-preprocessing theano

Chọn siêu đường kính sử dụng T-SNE để phân loại

Trong một vấn đề cụ thể mà tôi làm việc với (một cuộc thi), tôi có cài đặt theo dõi: 21 tính năng (số trên [0,1]) và đầu ra nhị phân. Tôi có khoảng 100 K hàng. Các thiết lập dường như rất ồn ào. Tôi và những người tham …

13 machine-learning dimensionality-reduction unsupervised-learning tsne

Tại sao mạng lưới thần kinh dễ bị lừa?

Tôi đã đọc một số bài viết về việc tạo hình ảnh thủ công để "đánh lừa" một mạng lưới thần kinh (xem bên dưới). Đây có phải là vì các mạng chỉ mô hình xác suất có điều kiện ? Nếu một mạng có thể mô hình xác suất …

13 machine-learning neural-networks deep-learning

Những gì mà end end to end end có nghĩa là gì trong các phương pháp học sâu?

Tôi muốn biết nó là gì, và nó khác với thế nào? Giả sử, tôi muốn đạt được độ chính xác cao trong phân loại và phân khúc, cho một nhiệm vụ cụ thể, nếu tôi sử dụng các mạng khác nhau, chẳng hạn như CNN, RNN, v.v. để đạt …

13 machine-learning terminology deep-learning

Một số kỹ thuật tăng dữ liệu hữu ích cho các mạng thần kinh tích chập sâu là gì?

Bối cảnh: Gần đây tôi đã hiểu ở mức độ sâu hơn về tầm quan trọng của việc tăng dữ liệu khi đào tạo mạng lưới thần kinh tích chập sau khi xem bài nói chuyện tuyệt vời này của Geoffrey Hinton . Ông giải thích rằng các mạng thần …

13 machine-learning deep-learning

Khoảng dự đoán cho các thuật toán học máy

Tôi muốn biết nếu quy trình được mô tả dưới đây là hợp lệ / có thể chấp nhận và bất kỳ lời biện minh nào có sẵn. Ý tưởng: Các thuật toán học tập được giám sát không giả định các cấu trúc / phân phối cơ bản về …

13 machine-learning confidence-interval bootstrap supervised-learning gbm

Làm thế nào để mô hình dữ liệu lớn theo chiều dọc?

Theo truyền thống, chúng tôi sử dụng mô hình hỗn hợp để mô hình dữ liệu theo chiều dọc, tức là dữ liệu như: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 …

13 machine-learning data-transformation random-forest panel-data large-data

Làm thế nào các mô hình học máy (GBM, NN, v.v.) có thể được sử dụng để phân tích sinh tồn?

Tôi biết rằng mô hình thống kê truyền thống như Cox tỉ lệ nguy hại hồi quy & một số mô hình Kaplan-Meier có thể được sử dụng để dự đoán ngày cho đến khi xuất hiện tiếp theo của một thất bại nói sự kiện, vv tức là phân …

13 machine-learning classification survival cox-model kaplan-meier

Có những phương pháp thống kê nào để giới thiệu một bộ phim như trên Netflix?

Tôi đang tìm cách triển khai một mô hình động để giới thiệu phim cho người dùng. Khuyến nghị nên được cập nhật mỗi khi người dùng xem phim hoặc đánh giá nó. Để đơn giản, tôi nghĩ đến việc tính đến hai yếu tố: xếp hạng quá khứ của …

13 machine-learning recommender-system dynamic-regression

Làm thế nào các trọng số được cập nhật trong phương pháp học tập hàng loạt trong các mạng thần kinh?

Ai đó có thể vui lòng cho tôi biết làm thế nào tôi có thể xây dựng một mạng lưới thần kinh bằng phương pháp bó không? Tôi đã đọc rằng, ở chế độ hàng loạt, đối với tất cả các mẫu trong tập huấn luyện, chúng tôi tính toán …

13 machine-learning neural-networks

Giảm kích thước giám sát

Tôi có một bộ dữ liệu bao gồm 15K mẫu được dán nhãn (gồm 10 nhóm). Tôi muốn áp dụng giảm kích thước thành 2 chiều, điều đó sẽ xem xét kiến thức về nhãn. Khi tôi sử dụng các kỹ thuật giảm kích thước không giám sát "tiêu chuẩn" …

13 machine-learning pca dimensionality-reduction supervised-learning discriminant-analysis

Làm thế nào chính xác các mạng nơ ron tích chập sử dụng tích chập thay cho phép nhân ma trận?

Tôi đã đọc cuốn sách của Yoshua Bengio về học sâu và nó nói ở trang 224: Các mạng kết hợp đơn giản là các mạng thần kinh sử dụng phép chập thay cho phép nhân ma trận chung trong ít nhất một trong các lớp của chúng. tuy nhiên, …

13 machine-learning neural-networks deep-learning convolution

Là rừng ngẫu nhiên và tăng cường tham số hay không tham số?

Bằng cách đọc mô hình thống kê xuất sắc : Hai nền văn hóa (Breiman 2001) , chúng ta có thể nắm bắt được tất cả sự khác biệt giữa các mô hình thống kê truyền thống (ví dụ: hồi quy tuyến tính) và thuật toán học máy (ví dụ: …

13 machine-learning data-mining random-forest boosting bagging

Sự khác biệt giữa lựa chọn tính năng và giảm kích thước là gì?

Tôi biết rằng cả lựa chọn tính năng và giảm kích thước đều hướng tới việc giảm số lượng tính năng trong bộ tính năng ban đầu. Sự khác biệt chính xác giữa hai là gì nếu chúng ta đang làm điều tương tự ở cả hai?

13 machine-learning pca feature-selection dimensionality-reduction

Có phải cộng đồng học máy đang lạm dụng điều kiện trên điều lệ và trên nền tảng của param

Nói, phụ thuộc vào α . Nói một cách nghiêm túc,XXXαα\alpha nếu và α đều là hai biến ngẫu nhiên, chúng ta có thể viết p ( X ∣ α ) ;XXXαα\alphap ( X∣ a )p(X|α)p(X\mid\alpha) tuy nhiên, nếu là biến ngẫu nhiên và α là tham số, chúng ta …

13 machine-learning terminology

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.