Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

1

Hình thức ma trận của backpropagation với chuẩn hóa hàng loạt

Chuẩn hóa hàng loạt đã được ghi nhận với những cải tiến hiệu suất đáng kể trong mạng lưới thần kinh sâu. Rất nhiều tài liệu trên internet cho thấy cách triển khai nó trên cơ sở kích hoạt bằng cách kích hoạt. Tôi đã triển khai backprop bằng cách …

12 machine-learning neural-networks deep-learning backpropagation batch-normalization

5

Tại sao độ dốc giảm không hiệu quả cho tập dữ liệu lớn?

Giả sử tập dữ liệu của chúng tôi chứa 1 triệu ví dụ, ví dụ: x1,…,x106x1,…,x106x_1, \ldots, x_{10^6} và chúng tôi muốn sử dụng độ dốc gốc để thực hiện hồi quy logistic hoặc tuyến tính trên các tập dữ liệu này. Điều gì với phương pháp giảm độ dốc …

12 machine-learning gradient-descent large-data

5

Là hồi quy tuyến tính đã lỗi thời? [đóng cửa]

Đã đóng cửa . Câu hỏi này dựa trên ý kiến . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để có thể trả lời bằng sự kiện và trích dẫn bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . …

12 regression machine-learning linear teaching

3

Là tối ưu hóa PCA lồi?

Hàm mục tiêu của Phân tích thành phần chính (PCA) là giảm thiểu lỗi tái cấu trúc trong định mức L2 (xem phần 2.12 ở đây . Một quan điểm khác đang cố gắng tối đa hóa phương sai trên phép chiếu. Chúng tôi cũng có một bài viết xuất …

12 machine-learning pca optimization convex

2

Có phải các cuộc thi Kaggle chỉ giành chiến thắng một cách tình cờ?

Các cuộc thi Kaggle xác định thứ hạng cuối cùng dựa trên một bộ thử nghiệm được tổ chức. Một bộ kiểm tra tổ chức là một mẫu; nó có thể không đại diện cho dân số được mô hình hóa. Vì mỗi bài nộp giống như một giả thuyết, …

12 machine-learning probability hypothesis-testing sample kaggle

3

Tại sao chúng ta sử dụng PCA để tăng tốc thuật toán học tập khi chúng ta có thể giảm số lượng tính năng?

Trong một khóa học về máy học, tôi đã học được rằng một cách sử dụng phổ biến của PCA ( Phân tích thành phần chính ) là tăng tốc các thuật toán học máy khác. Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn đang đào tạo một mô hình hồi quy …

12 machine-learning pca

2

Thường xuyên và Chính quy là gì?

Tôi đang nghe những từ này ngày càng nhiều hơn khi tôi học máy học. Trong thực tế, một số người đã giành được huy chương Trường làm việc về tính thường xuyên của phương trình. Vì vậy, tôi đoán đây là một thuật ngữ mang chính nó từ vật …

12 machine-learning self-study terminology regularization definition

1

Làm thế nào để biết liệu một đường cong học tập từ mô hình SVM có bị sai lệch hoặc phương sai không?

Tôi đã tạo ra đường cong học tập này và tôi muốn biết liệu mô hình SVM của tôi có bị sai lệch hay sai lệch không? Làm thế nào tôi có thể kết luận rằng từ biểu đồ này?

12 machine-learning svm bias train

4

Làm cách nào (một cách có hệ thống) điều chỉnh tốc độ học tập có Gradient Descent làm Trình tối ưu hóa?

Một người ngoài đối với trường ML / DL; bắt đầu khóa học Deepacity của Udacity dựa trên Tensorflow; làm bài tập 3 bài 4; cố gắng điều chỉnh tốc độ học tập với cấu hình sau: Kích thước hàng loạt 128 Số bước: đủ để lấp đầy 2 epoch …

12 python machine-learning tensorflow deep-learning

2

Khi nào hồi quy logistic phù hợp?

Tôi hiện đang tự dạy mình cách thực hiện phân loại, và cụ thể là tôi đang xem xét ba phương pháp: máy vectơ hỗ trợ, mạng lưới thần kinh và hồi quy logistic. Những gì tôi đang cố gắng để hiểu là tại sao hồi quy logistic sẽ hoạt …

12 regression machine-learning logistic classification regression-strategies

2

Chuyển vấn đề máy học sang khung hồi quy

Giả sử tôi có một bảng các biến giải thích XitXitX_{it} , với i=1...Ni=1...Ni = 1 ... N , t=1...Tt=1...Tt = 1 ... T , cũng như một vector của các biến phụ thuộc kết quả nhị phân YiTYiTY_{iT} . Vì vậy, YYY chỉ được quan sát tại thời điểm …

12 regression machine-learning reinforcement-learning

5

Là máy học tự động là một giấc mơ?

Khi tôi khám phá máy học, tôi thấy các kỹ thuật thú vị khác nhau như: tự động điều chỉnh các thuật toán với các kỹ thuật như grid search, có được kết quả chính xác hơn thông qua việc kết hợp các thuật toán khác nhau của cùng một …

12 machine-learning algorithms boosting stacking automatic-algorithms

3

Thuật toán nào tôi có thể sử dụng để tìm mối tương quan giữa các sự kiện?

Tôi chưa quen với học máy nên tôi đang cố gắng tìm một số tài liệu nhưng tôi thậm chí không chắc Google sẽ làm gì. Dữ liệu của tôi có dạng sau: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User …

12 machine-learning cross-correlation

4

Không có thuật ngữ chính quy cho đơn vị thiên vị trong mạng lưới thần kinh

Theo hướng dẫn này về học tập sâu , phân rã trọng lượng (chính quy) thường không được áp dụng cho các điều khoản thiên vị b tại sao? Ý nghĩa (trực giác) đằng sau nó là gì?

12 machine-learning neural-networks bias regularization

1

Tại sao mọi người không sử dụng RBF hoặc RBF sâu hơn kết hợp với MLP?

Vì vậy, khi nhìn vào Mạng thần kinh chức năng cơ sở bán kính, tôi nhận thấy rằng mọi người chỉ khuyến nghị sử dụng 1 lớp ẩn, trong khi với mạng nơ ron perceptron đa lớp, nhiều lớp được coi là tốt hơn. Vì các mạng RBF có thể …

12 machine-learning neural-networks rbf-network

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»