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.

Đề xuất cho một cuốn sách về các hệ thống đề xuất

Bạn có thể giới thiệu một cuốn sách với thông tin tốt có thể được áp dụng để phát triển hệ thống đề xuất không?

13 machine-learning references recommender-system

Có thể hỗ trợ máy vector được sử dụng trong dữ liệu lớn?

Với kiến thức hạn chế mà tôi có về SVM, sẽ tốt cho ma trận dữ liệu ngắn và béo , (rất nhiều tính năng và không quá nhiều trường hợp), nhưng không phải cho dữ liệu lớn.XXX Tôi hiểu một lý do là Ma trận hạt nhân là ma …

13 machine-learning svm large-data

Nói chung, làm suy luận khó hơn dự đoán?

Câu hỏi của tôi đến từ thực tế sau đây. Tôi đã được đọc bài viết, blog, bài giảng cũng như sách về học máy. Ấn tượng của tôi là các học viên máy học dường như thờ ơ với nhiều điều mà các nhà thống kê / kinh tế …

13 machine-learning self-study inference

Các kết nối giữa (d-Prime) và AUC (Vùng bên dưới đường cong ROC); các giả định cơ bản

Trong học máy, chúng ta có thể sử dụng vùng bên dưới đường cong ROC (thường được viết tắt là AUC hoặc AUROC) để tóm tắt mức độ mà một hệ thống có thể phân biệt giữa hai loại. Trong lý thuyết phát hiện tín hiệu thường, (chỉ số độ …

13 machine-learning roc auc signal-detection d-prime

Ước tính MLE vs MAP, khi nào nên sử dụng?

MLE = Ước tính khả năng tối đa MAP = Tối đa một posteriori MLE trực quan / ngây thơ ở chỗ nó chỉ bắt đầu với xác suất quan sát được đưa ra tham số (tức là hàm khả năng) và cố gắng tìm tham số phù hợp nhất …

13 machine-learning bayesian estimation maximum-likelihood inference

Chọn kích thước xe buýt nhỏ phù hợp cho độ dốc dốc ngẫu nhiên (SGD)

Có tài liệu nào kiểm tra sự lựa chọn kích thước xe buýt nhỏ khi thực hiện giảm độ dốc ngẫu nhiên không? Theo kinh nghiệm của tôi, nó dường như là một lựa chọn theo kinh nghiệm, thường được tìm thấy thông qua xác nhận chéo hoặc sử dụng …

13 machine-learning gradient-descent hyperparameter deep-learning

Các quy trình Gaussian: Cách sử dụng GPML cho đầu ra đa chiều

Có cách nào để thực hiện hồi quy quy trình Gaussian trên đầu ra đa chiều (có thể tương quan) bằng GPML không? Trong kịch bản demo tôi chỉ có thể tìm thấy một ví dụ 1D. Một câu hỏi tương tự trên CV đã giải quyết trường hợp đầu …

13 regression machine-learning matlab gaussian-process nonparametric-bayes

Sai lệch trung bình tối đa (phân phối khoảng cách)

Tôi có hai bộ dữ liệu (dữ liệu nguồn và dữ liệu đích) theo phân phối khác nhau. Tôi đang sử dụng MMD - đó là phân phối khoảng cách không tham số - để tính phân phối biên giữa dữ liệu nguồn và dữ liệu đích. dữ liệu nguồn, …

13 machine-learning distributions distance feature-construction domain-adaptation

Phân loại với nhãn ồn?

Tôi đang cố gắng đào tạo một mạng lưới thần kinh để phân loại, nhưng các nhãn tôi có khá ồn ào (khoảng 30% nhãn là sai). Mất mát entropy chéo thực sự hoạt động, nhưng tôi đã tự hỏi liệu có sự thay thế nào hiệu quả hơn trong …

13 machine-learning neural-networks loss-functions noise

Mạng thần kinh (ví dụ, mạng nơ ron tích chập) có thể có trọng số âm không?

Có thể có trọng số âm (sau đủ epoch) cho các mạng thần kinh tích chập sâu khi chúng ta sử dụng ReLU cho tất cả các lớp kích hoạt không?

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

giải thích ý nghĩa và mục đích của chuẩn hóa L2

Hãy để tôi nói ngay từ đầu rằng tôi rất mới với máy học, và không giỏi toán. Tôi hiểu TF-IDF làm gì, nhưng trong cuốn sách tôi đang đọc, nó cũng ghi chú những điều sau đây (nó thảo luận về cách scikit-learn làm mọi thứ): Cả hai lớp …

13 machine-learning

RNN cho khoảng thời gian không đều?

RNNs rất tốt để nắm bắt sự phụ thuộc thời gian của dữ liệu tuần tự. Tuy nhiên, điều gì xảy ra khi các phần tử chuỗi không cách đều nhau theo thời gian? Ví dụ, đầu vào đầu tiên cho ô LSTM xảy ra vào Thứ Hai, sau đó …

13 machine-learning neural-networks lstm rnn unevenly-spaced-time-series

Làm thế nào để đào tạo mô hình LSTM trên nhiều dữ liệu chuỗi thời gian?

Làm thế nào để đào tạo mô hình LSTM trên nhiều dữ liệu chuỗi thời gian? Trường hợp sử dụng: Tôi có doanh số hàng tuần là 20.000 đại lý trong 5 năm qua. Cần dự báo doanh số hàng tuần sắp tới cho mỗi đại lý. Tôi có cần …

13 machine-learning time-series statistical-significance lstm artificial-intelligence

Trong Rừng ngẫu nhiên, tại sao một tập hợp con các tính năng được chọn ở cấp nút thay vì ở cấp cây?

Câu hỏi của tôi: Tại sao rừng ngẫu nhiên xem xét các tập hợp con ngẫu nhiên của các tính năng để phân tách ở cấp nút trong mỗi cây thay vì ở cấp cây ? Bối cảnh: Đây là một cái gì đó của một câu hỏi lịch sử. …

12 machine-learning feature-selection random-forest importance history

Ý nghĩa của các trục trong t-SNE là gì?

Tôi hiện đang cố gắng quấn đầu quanh toán học t-SNE . Thật không may, vẫn còn một câu hỏi tôi không thể trả lời thỏa đáng: ý nghĩa thực sự của các trục trong biểu đồ t-SNE là gì? Nếu tôi định thuyết trình về chủ đề này hoặc …

12 machine-learning dimensionality-reduction tsne

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.