Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Hàm softmax, thường được sử dụng trong các mạng thần kinh để chuyển đổi số thực thành xác suất, có chức năng tương tự như phân phối Boltzmann, phân phối xác suất trên các năng lượng để tạo ra các hạt ở trạng thái cân bằng nhiệt ở nhiệt độ …

12 machine-learning  neural-networks  softmax 

Tôi tự hỏi giá trị nội tại của việc sử dụng trung bình hài (ví dụ để tính các số đo F) là gì, trái ngược với trung bình số học có trọng số trong việc kết hợp độ chính xác và thu hồi? Tôi đang nghĩ rằng trung bình …

12 machine-learning  monte-carlo  precision-recall  harmonic-mean 

Khi mọi người nói về mạng lưới thần kinh, họ có ý nghĩa gì khi họ nói "kích thước hạt nhân"? Kernels là các hàm tương tự, nhưng điều đó nói gì về kích thước kernel?

12 machine-learning  neural-networks 

Trong Nhận dạng mẫu và Học máy của Giám mục, tôi đã đọc phần sau, ngay sau khi mật độ xác suất được giới thiệu:p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x Dưới sự thay đổi phi tuyến của biến, mật độ xác suất biến đổi khác với hàm đơn giản, do yếu tố Jacobian. Chẳng hạn, …

12 machine-learning  probability 

Trong học tăng cường, xấp xỉ hàm tuyến tính thường được sử dụng khi có không gian trạng thái lớn. (Khi tra cứu bảng trở nên không khả thi.) Dạng của giá trị với xấp xỉ hàm tuyến tính được cho bởiQ−Q−Q- Q(s,a)=w1f1(s,a)+w2f2(s,a)+⋯,Q(s,a)=w1f1(s,a)+w2f2(s,a)+⋯,Q(s,a) = w_1 f_1(s,a) + w_2 f_2(s,a) + …

12 machine-learning  feature-selection  reinforcement-learning 

Tôi đang đọc PRML và tôi không hiểu bức tranh. Bạn có thể vui lòng đưa ra một số gợi ý để hiểu bức tranh và tại sao MLE của phương sai trong phân phối Gaussian bị sai lệch? công thức 1,55: công thức 1.56 σ 2 M L E …

12 machine-learning  self-study  maximum-likelihood 

Tôi không thể tìm thấy định nghĩa chung của phân loại là gì? Tôi hiểu làm thế nào nó có thể hoạt động, nhưng tôi không thể đi đến một định nghĩa.

12 machine-learning  classification 

Trong khi tôi đang nghiên cứu Ước tính khả năng tối đa, để suy luận về Ước tính khả năng tối đa, chúng ta cần biết phương sai. Để tìm ra phương sai, tôi cần biết Giới hạn Rao của Cramer, trông giống như Ma trận Hessian với Đạo hàm …

12 machine-learning  mathematical-statistics  maximum-likelihood  data-mining 

Khi ai đó nói rằng dữ liệu được lấy mẫu từ phân phối thống nhất log giữa 128 và 4000, điều đó có nghĩa là gì? Làm thế nào khác nhau để lấy mẫu từ một phân phối thống nhất? Xem bài viết này: http://www.jmlr.org/ con/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf Cảm ơn!

12 machine-learning  distributions  uniform 

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 Làm cách nào tôi có thể tính toán độ chính xác và thu hồi để dễ dàng tính điểm F1. Ma trận nhầm lẫn thông thường là kích thước 2 x …

12 machine-learning  precision-recall 

LSTM trong mã Keras sau input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) có thể được đại diện như model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))x1=[1],x2=[2],x3=[3],x4=[4]x1=[1],x2=[2],x3=[3],x4=[4]x_1 = [1], x_2 = [2], x_3 = [3], x_4 = [4] Tôi không hiểu làm thế nào mạng thần kinh sau sẽ xử lý cùng một …

12 machine-learning  neural-networks  lstm  keras 

Tôi đang triển khai PCA, LDA và Naive Bayes, để nén và phân loại tương ứng (thực hiện cả LDA cho nén và phân loại). Tôi có mã được viết và mọi thứ hoạt động. Những gì tôi cần biết, đối với báo cáo, là định nghĩa chung về lỗi …

12 machine-learning  pca  terminology  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

Trong blog học máy tôi thường xuyên bắt gặp từ "vanilla". Ví dụ: "Vanilla Gradient Descent" hoặc "Vanilla method". Thuật ngữ này theo nghĩa đen là không bao giờ thấy trong bất kỳ sách giáo khoa tối ưu hóa. Ví dụ, trong bài viết này , nó nói: Đây là …

12 machine-learning  optimization  terminology  gradient-descent 

Tôi đã xem xét các khung lý thuyết để lựa chọn phương pháp (lưu ý: không phải lựa chọn mô hình) và đã tìm thấy rất ít công việc có hệ thống, có động cơ toán học. Theo "lựa chọn phương pháp", tôi muốn nói đến một khung để phân …

11 machine-learning  methodology  theory 

Gần đây tôi đã nhận thức được các phương pháp 'không có khả năng' đang được băng bó trong văn học. Tuy nhiên tôi không rõ ý nghĩa của một phương pháp suy luận hoặc tối ưu hóa là không có khả năng . Trong học máy, mục tiêu thường …

11 machine-learning  deep-learning  maximum-likelihood  generative-models  abc