Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Trong hai thư viện nhận dạng ngôn ngữ phổ biến, Compact Language dò 2 cho C ++ và trình phát hiện ngôn ngữ cho java, cả hai đều sử dụng n-gram (dựa trên ký tự) để trích xuất các tính năng văn bản. Tại sao một túi từ (từ đơn …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

Tôi tìm thấy nhiều bài báo nói rằng các phương pháp thúc đẩy rất nhạy cảm với các ngoại lệ, nhưng không có bài viết nào giải thích lý do tại sao. Theo kinh nghiệm của tôi, các ngoại lệ rất tệ đối với bất kỳ thuật toán học máy …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Tôi đang nghiên cứu nhận dạng mẫu và học máy, và tôi gặp phải câu hỏi sau đây. Xem xét một vấn đề phân loại hai lớp với xác suất lớp trước bằng nhau P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} và phân phối các thể hiện trong mỗi lớp được đưa ra bởi p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Tôi hy vọng có thể không có câu trả lời dứt khoát cho câu hỏi này. Nhưng tôi đã sử dụng một số thuật toán học máy trong quá khứ và đang cố gắng tìm hiểu về Bayesian Networks. Tôi muốn hiểu trong hoàn cảnh nào, hoặc bạn sẽ chọn …

12 machine-learning  bayesian-network 

Câu hỏi: Bootstrapping vượt trội hơn so với jackknifing; tuy nhiên, tôi tự hỏi liệu có những trường hợp trong đó jackknifing là lựa chọn duy nhất hoặc ít nhất là khả thi để mô tả tính không chắc chắn từ các ước tính tham số. Ngoài ra, trong các …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

Có sự khác biệt nào giữa các thuật ngữ "mạng lưới thần kinh" và "perceptron" không?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

Tôi muốn biết sự khác biệt giữa Hồi quy logistic ngẫu nhiên (RLR) và hồi quy logistic đơn giản (LR), do đó, tôi đang đọc một bài báo "Lựa chọn ổn định" của Meinshausen, et al. ; tuy nhiên tôi không hiểu RLR là gì và sự khác biệt giữa …

12 machine-learning  logistic 

Từ những gì tôi đã đọc: Giám sát xa : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Tôi muốn áp dụng hàm cơ sở Gaussian vào triển khai hồi quy tuyến tính. Thật không may, tôi đang gặp khó khăn để hiểu một vài tham số trong hàm cơ sở. Cụ μμ\mu và σσ\sigma . Tập dữ liệu của tôi là một ma trận 10.000 x 31. …

12 regression  machine-learning  basis-function 

Hiện tại, tôi đang cố gắng phân tích một bộ dữ liệu tài liệu văn bản không có sự thật. Tôi đã nói rằng bạn có thể sử dụng xác nhận chéo k-Fold để so sánh các phương pháp phân cụm khác nhau. Tuy nhiên, các ví dụ tôi đã …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

Tôi hiểu nguyên tắc cơ bản đằng sau thuật toán cho LLE bao gồm ba bước. Tìm vùng lân cận của từng điểm dữ liệu theo một số liệu như k-nn. Tìm trọng số cho mỗi hàng xóm biểu thị hiệu ứng của hàng xóm đối với điểm dữ liệu. …

12 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

Bất cứ ai cũng có thể chỉ cho tôi theo hướng của một thuật toán trực tuyến (đệ quy) cho Tikhonov Chính quy hóa (bình phương tối thiểu hóa bình thường)? Trong một môi trường trực tuyến, tôi sẽ tính toán sử dụng bộ dữ liệu ban đầu của tôi, …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

Sự miêu tả: Đặt miền vấn đề là phân loại tài liệu trong đó tồn tại một tập các vectơ đặc trưng, ​​mỗi thuộc về 1 hoặc nhiều lớp. Ví dụ, một tài liệu doc_1có thể thuộc Sportsvà Englishloại. Câu hỏi: Sử dụng mạng nơ ron để phân loại, nhãn …

12 machine-learning  neural-networks  natural-language  multilabel 

Tôi đang cố gắng nắm bắt cách sử dụng máy học để dự đoán thời gian tài chính 1 hoặc nhiều bước trong tương lai. Tôi có một thời gian tài chính với một số dữ liệu mô tả và tôi muốn tạo thành một mô hình và sau đó …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

Tôi có dữ liệu với số lượng tính năng tối thiểu không thay đổi và một vài tính năng bổ sung có thể thay đổi và có tác động lớn đến kết quả. Tập dữ liệu của tôi trông như thế này: Các tính năng là A, B, C (luôn …

12 machine-learning  feature-selection