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.

Làm rõ tối đa hóa kỳ vọng

Tôi tìm thấy hướng dẫn rất hữu ích liên quan đến thuật toán EM . Ví dụ và hình ảnh từ hướng dẫn chỉ đơn giản là tuyệt vời. Câu hỏi liên quan về tính toán xác suất làm thế nào để tối đa hóa kỳ vọng hoạt động? Tôi …

11 machine-learning clustering algorithms natural-language

Làm thế nào để chọn số lượng cây trong mô hình hồi quy tăng cường tổng quát?

Có chiến lược nào để chọn số lượng cây trong GBM không? Cụ thể, ntreeslập luận trong R's gbmchức năng. Tôi không thấy lý do tại sao bạn không nên đặt ntreesgiá trị hợp lý cao nhất. Tôi đã nhận thấy rằng số lượng cây lớn hơn rõ ràng làm …

11 r machine-learning gbm

Nền toán học cho mạng lưới thần kinh

Không chắc điều này có phù hợp với trang web này không, nhưng tôi đang bắt đầu bằng MSE về khoa học máy tính (BS về toán ứng dụng) và muốn có một nền tảng vững chắc về học máy (rất có thể tôi sẽ theo đuổi bằng tiến sĩ). …

11 machine-learning neural-networks mathematical-statistics references

So sánh phân loại dựa trên AUROC hay độ chính xác?

Tôi có một vấn đề phân loại nhị phân và tôi thử nghiệm các phân loại khác nhau trên đó: Tôi muốn so sánh các phân loại. cái nào là thước đo tốt hơn AUC hay độ chính xác? Và tại sao? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: …

11 machine-learning classification auc

Có quá mức trong phương pháp modellng này không

Gần đây tôi được cho biết rằng quá trình tôi tuân theo (thành phần của Luận án MS) có thể được coi là quá phù hợp. Tôi đang tìm cách để hiểu rõ hơn về điều này và xem nếu người khác đồng ý. Mục tiêu của phần này của …

11 machine-learning data-mining predictive-models

Ma trận hiệp phương sai cho quá trình Gaussian và phân phối Wishart

Tôi đang đọc qua bài viết này về Quy trình Wishart tổng quát (GWP). Bài viết tính toán hiệp phương sai giữa các biến ngẫu nhiên khác nhau (theo quy trình Gaussian ) bằng cách sử dụng hàm hiệp phương số mũ bình phương, nghĩa là . Sau đó nó …

11 machine-learning normal-distribution covariance wishart nonparametric-bayes

Làm thế nào bạn có thể phát hiện nếu một quá trình Gaussian quá phù hợp?

Tôi đang đào tạo một quy trình Gaussian với hạt nhân ARD với rất nhiều tham số bằng cách tối đa hóa khả năng bảo vệ biên của dữ liệu, thay vì xác thực chéo. Tôi nghi ngờ rằng nó là quá phù hợp. Làm thế nào tôi có thể …

11 machine-learning cross-validation gaussian-process

Tầm quan trọng của các biến trong hồi quy logistic

Tôi có thể đang xử lý một vấn đề có thể đã được giải quyết hàng trăm lần trước đây, nhưng tôi không biết tìm câu trả lời ở đâu. Khi sử dụng hồi quy logistic, được cung cấp nhiều tính năng và cố gắng dự đoán giá trị phân …

11 machine-learning logistic classification

Các biện pháp phân tách lớp trong các vấn đề phân loại

Một ví dụ về một biện pháp tốt về khả năng phân tách giai cấp ở những người học phân biệt tuyến tính là tỷ lệ phân biệt tuyến tính của Fisher. Có các số liệu hữu ích khác để xác định xem các bộ tính năng có phân tách …

11 machine-learning classification feature-selection discriminant-analysis

Khoảng cách Mahalanobis là gì và nó được sử dụng như thế nào trong nhận dạng mẫu?

Ai đó có thể giải thích cho tôi khái niệm về khoảng cách Mahalanobis? Ví dụ, khoảng cách Mahalanobis giữa hai điểm x và y là gì và đặc biệt, nó được giải thích như thế nào để nhận dạng mẫu?

11 machine-learning mathematical-statistics distance-functions

Lợi thế của việc giảm kích thước của các yếu tố dự đoán cho mục đích hồi quy là gì?

Các ứng dụng hoặc lợi thế của kỹ thuật hồi quy giảm kích thước (DRR) hoặc kỹ thuật giảm kích thước được giám sát (SDR) so với các kỹ thuật hồi quy truyền thống (không có bất kỳ giảm kích thước nào) là gì? Các lớp kỹ thuật này tìm …

11 regression machine-learning pca dimensionality-reduction

Túi từ vs mô hình không gian vector?

Sự khác biệt / s giữa các mô hình biểu diễn văn bản này là gì: Túi từ và mô hình không gian vectơ?

11 machine-learning text-mining

Drosophila của AI bây giờ là gì?

Vào giữa những năm 1960, các nhà nghiên cứu đã gọi cờ vua là " Drosophila của AI": giống như ruồi giấm, trò chơi cờ vua có thể tiếp cận và vấn đề tương đối đơn giản để thử nghiệm, điều này tạo ra kiến thức quan trọng hơn những …

11 machine-learning

Mở rộng các mô hình 2 lớp cho các vấn đề đa lớp

Bài viết này trên Adaboost đưa ra một số gợi ý và mã (trang 17) để mở rộng các mô hình 2 lớp cho các vấn đề của lớp K. Tôi muốn khái quát mã này, để tôi có thể dễ dàng cắm vào các mô hình 2 lớp khác …

11 r machine-learning classification statistical-learning multi-class

Có trường hợp không có k tối ưu trong k-mean?

Điều này đã ở trong tâm trí tôi ít nhất một vài giờ. Tôi đã cố gắng tìm một k tối ưu cho đầu ra từ thuật toán k-mean (với số liệu tương tự cosine ) nên cuối cùng tôi đã tính toán biến dạng là một hàm của số …

11 machine-learning clustering k-means

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.