Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Đây là điểm F beta: Fβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision}) + \mathrm{recall}} Bài viết trên Wikipedia nói rằng .FβFβF_\beta "measures the effectiveness of retrieval with respect to a user who attaches β times as much importance to recall as precision" Tôi đã không có …

10 machine-learning  precision-recall  model-evaluation 

Có thể đào tạo mạng lưới thần kinh để vẽ hình theo phong cách nhất định? (Vì vậy, nó lấy một hình ảnh và vẽ lại theo phong cách mà nó đã được đào tạo.) Có bất kỳ công nghệ được phê duyệt cho loại điều đó? Tôi biết về …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Tôi đang cố gắng đào tạo một mạng lưới thần kinh sâu để phân loại, sử dụng lan truyền ngược. Cụ thể, tôi đang sử dụng một mạng nơ ron tích chập để phân loại hình ảnh, sử dụng thư viện Tensor Flow. Trong quá trình đào tạo, tôi gặp …

10 machine-learning  classification  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Trong PCA, nó có tạo ra sự khác biệt nếu chúng ta chọn các thành phần chính của ma trận hiệp phương sai nghịch HOẶC nếu chúng ta bỏ các hàm riêng của ma trận hiệp phương sai tương ứng với các giá trị riêng lớn? Điều này có liên …

10 machine-learning  pca  computational-statistics 

Gần đây tôi đã bắt đầu sử dụng Pareto làm mịn xác thực lấy mẫu xác thực bỏ qua một lần (PSIS-LOO), được mô tả trong các tài liệu này: Vehtari, A., & Gelman, A. (2015). Pareto làm mịn mẫu quan trọng. bản in sẵn arXiv ( liên kết ). …

10 machine-learning  cross-validation  mcmc  pareto-distribution  importance-sampling 

Support Vector Machines với kernel hàm radial-base là một bộ phân loại có giám sát mục đích chung. Mặc dù tôi biết nền tảng lý thuyết cho các SVM này và điểm mạnh của chúng, tôi không biết các trường hợp trong đó chúng là phương pháp ưa thích. Vì …

10 machine-learning  logistic  classification  svm  random-forest 

Một câu hỏi cho người mới ở đây. Tôi hiện đang thực hiện hồi quy không theo tỷ lệ bằng cách sử dụng gói np trong R. Tôi có 7 tính năng và sử dụng phương pháp tiếp cận mạnh mẽ tôi đã xác định tốt nhất 3. Nhưng, tôi …

10 r  machine-learning  nonparametric  feature-selection 

Câu hỏi này nghe có vẻ rất rộng, nhưng đây là những gì tôi đang tìm kiếm. Tôi biết có rất nhiều cuốn sách tuyệt vời về phương pháp kinh tế lượng, và nhiều bài viết xuất sắc về kỹ thuật kinh tế lượng. Thậm chí có những ví dụ …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics 

Tôi đang xem xét việc xây dựng giao diện MATLAB và R cho C5.0 của Ross Quinlan (đối với những người không quen thuộc với nó, C5.0 là gói phần mềm và thuật toán cây quyết định; phần mở rộng của C4.5 ) và tôi đang cố gắng hiểu được …

10 r  machine-learning  matlab 

Trong tài liệu học máy, để biểu diễn phân phối xác suất, hàm softmax thường được sử dụng. Có một lý do cho điều này? Tại sao chức năng khác không được sử dụng?

10 machine-learning  distributions  softmax 

Gần đây, tôi đã trở nên quan tâm đến việc sắp xếp mô hình như một hình thức học tập. Cụ thể, tôi đã thử nghiệm một chút với một số bộ dữ liệu đồ chơi cho các vấn đề hồi quy. Về cơ bản, tôi đã triển khai các …

10 machine-learning  ensemble  stacking 

Tôi hiện đang đọc về kỹ thuật hình ảnh t-SNE và được đề cập rằng một trong những nhược điểm của việc sử dụng phân tích thành phần chính (PCA) để hiển thị dữ liệu chiều cao là nó chỉ giữ khoảng cách cặp lớn giữa các điểm. Có nghĩa …

10 machine-learning  data-visualization  pca  tsne 

Lúc đó tôi đang đọc sách: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#DefDef Nhưng tôi dường như không thể hiểu chính xác tại sao công thức được xây dựng theo cách của nó. Những gì tôi làm Hiểu: iDF ở một mức độ nào đó sẽ đo tần suất xuất hiện của một thuật ngữ S …

10 machine-learning  clustering  mathematical-statistics  text-mining  natural-language 

Tôi đã tự hỏi nếu có thể đào tạo một SVM (nói một tuyến tính, để làm cho mọi thứ dễ dàng) bằng cách sử dụng backpropagation? Hiện tại, tôi đang ở trên một con đường, bởi vì tôi chỉ có thể nghĩ về việc viết đầu ra của trình …

10 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation 

Tôi hiểu rằng các mạng thần kinh (NN) có thể được coi là các xấp xỉ phổ quát cho cả chức năng và các dẫn xuất của chúng, theo các giả định nhất định (trên cả mạng và chức năng để tính gần đúng). Trên thực tế, tôi đã thực …

10 machine-learning  neural-networks  function  derivative