Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Tôi đã đọc về một số thuật toán để giải quyết các vấn đề về kẻ cướp có vũ trang như -greedy, softmax và UCB1, nhưng tôi gặp một số khó khăn trong việc sắp xếp phương pháp nào là tốt nhất để giảm thiểu sự hối tiếc.ϵϵ\epsilon Có một …

13 machine-learning  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Giả sử bạn có thể quan sát "trận đấu" giữa người mua và người bán trên thị trường. Bạn cũng có thể quan sát các đặc điểm của cả người mua và người bán mà bạn muốn sử dụng để dự đoán các trận đấu trong tương lai và đưa …

13 machine-learning 

Tôi muốn nhận được các hệ số cho vấn đề LASSO ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. Vấn đề là chức năng glmnet và lars cho câu trả lời khác nhau. Đối với hàm glmnet, tôi yêu cầu các hệ số củathay vì chỉ , nhưng tôi vẫn nhận được câu trả lời khác …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

Tôi đang sử dụng Phân tích giá trị số ít như một kỹ thuật giảm kích thước. Đưa ra Ncác vectơ kích thước D, ý tưởng là thể hiện các tính năng trong một không gian biến đổi của các kích thước không tương quan, điều chỉnh hầu hết thông …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis 

Tôi có một bộ thử nghiệm gồm 100 trường hợp và hai phân loại. Tôi đã tạo dự đoán và tính toán ROC AUC, độ nhạy và độ đặc hiệu cho cả hai phân loại. Câu hỏi 1: Làm thế nào tôi có thể tính giá trị p để kiểm …

13 machine-learning  statistical-significance  roc  auc  sensitivity-specificity 

Trình phân loại Naive Bayes là trình phân loại gán các mục xxx cho một lớp CCC dựa trên việc tối đa hóa P(C|x)P(C|x)P(C|x) cho thành viên lớp và giả định rằng các tính năng của các mục là độc lập. Mất 0-1 là tổn thất chỉ định cho bất …

13 machine-learning  bayesian  optimization  naive-bayes  loss-functions 

Tôi còn khá mới đối với lĩnh vực quy trình Gaussian và cách chúng đang được áp dụng trong học máy. Tôi tiếp tục đọc và nghe về các hàm hiệp phương sai là điểm thu hút chính của các phương thức này. Vì vậy, bất cứ ai có thể …

13 machine-learning  probability  bayesian 

Tôi vừa mới trình bày về Mạng nơ-ron nhân tạo trong khóa học về máy học của Coursera và tôi muốn biết thêm lý thuyết đằng sau chúng. Tôi tìm thấy động lực mà họ bắt chước sinh học có phần không đạt yêu cầu. Nhìn bề ngoài, ở mỗi …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

Tôi đang tham gia khóa học máy của Andrew Ng và không thể trả lời đúng câu hỏi này sau nhiều lần thử. Vui lòng giúp giải quyết điều này, mặc dù tôi đã vượt qua cấp độ. Giả sử m=4m=4m=4 học sinh đã tham gia một số lớp, và …

13 machine-learning  self-study  normalization 

Tôi biết làm thế nào để thực hiện hồi quy tuyến tính trên một tập hợp các điểm. Đó là, tôi biết làm thế nào để phù hợp với một đa thức của sự lựa chọn của tôi, với một tập dữ liệu nhất định, (theo nghĩa LSE). Tuy nhiên, …

13 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

Tôi đang theo dõi câu hỏi tôi đã hỏi trước đó về RBM . Tôi thấy rất nhiều tài liệu mô tả chúng nhưng không có tài liệu nào thực sự nói về hồi quy (thậm chí không phân loại với dữ liệu được dán nhãn). Tôi có cảm giác …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

Tôi có danh sách các protein với các giá trị tính năng của chúng. Một bảng mẫu trông như thế này: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Hàng là protein và cột là tính năng. Tôi cũng có một danh sách các protein tương tác tốt; ví dụ Protein3, Protein4 Protein1, …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks 

Tôi có một bộ dữ liệu với hai lớp chồng chéo, bảy điểm trong mỗi lớp, các điểm nằm trong không gian hai chiều. Trong R và tôi đang chạy svmtừ e1071gói để xây dựng một siêu phẳng tách biệt cho các lớp này. Tôi đang sử dụng lệnh sau: …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

Ví dụ, người ta muốn dự đoán giá nhà và có hai tính năng đầu vào chiều dài và chiều rộng của ngôi nhà. Đôi khi, người ta cũng bao gồm các tính năng đầu vào đa thức 'dẫn xuất', chẳng hạn như diện tích, có chiều dài * chiều …

13 machine-learning  neural-networks 

Tôi đọc trên trang này rằng rõ ràng Kinect sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên để học máy theo một cách nào đó. Bất cứ ai cũng có thể giải thích những gì nó sử dụng rừng ngẫu nhiên cho, và cách tiếp cận của họ hoạt động?

13 machine-learning  random-forest  application