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.

1
Giúp hiểu kNN cho dữ liệu đa chiều
Tôi hiểu tiền đề của thuật toán kNN cho dữ liệu không gian. Và tôi biết rằng tôi có thể mở rộng thuật toán đó để sử dụng trên bất kỳ biến dữ liệu liên tục nào (hoặc dữ liệu danh nghĩa với Hamming Khoảng cách). Tuy nhiên, chiến lược …
1
mlr so với caret
Tôi đã sử dụng mlr một chút để tìm hiểu về học máy, nhưng gần đây đã phát hiện ra về caret. Theo cách hiểu của tôi thì cả hai đều là các gói cho các gói ML khác nhau, nhưng có cách tiếp cận hơi khác nhau. Mặc dù …
2
Tại sao các bước của tôi trở nên nhỏ hơn khi sử dụng kích thước bước cố định trong độ dốc giảm dần?
Giả sử chúng ta đang thực hiện một ví dụ đồ chơi trên độ dốc tốt, tối thiểu hóa hàm bậc hai , sử dụng kích thước bước cố định . ( )α = 0,03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]xTAxxTAxx^TAxα=0.03α=0.03\alpha=0.03A=[10,2;2,3]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Nếu …
1
Dữ liệu tương quan, chiều cao và các tính năng hàng đầu / hiệp phương sai được phát hiện; thử nghiệm nhiều giả thuyết?
Tôi có một bộ dữ liệu với khoảng 5.000 tính năng / đồng biến thường tương quan và phản hồi nhị phân. Dữ liệu được đưa cho tôi, tôi đã không thu thập nó. Tôi sử dụng Lasso và tăng cường độ dốc để xây dựng mô hình. Tôi sử …
1
Mô hình học sâu nào có thể phân loại các danh mục không loại trừ lẫn nhau
Ví dụ: Tôi có một câu trong mô tả công việc: "Kỹ sư cao cấp Java ở Anh". Tôi muốn sử dụng một mô hình học tập sâu để dự đoán nó thành 2 loại: English và IT jobs. Nếu tôi sử dụng mô hình phân loại truyền thống, nó …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
4
Làm cách nào để diễn giải đường cong sinh tồn của mô hình nguy hiểm Cox?
Làm thế nào để bạn giải thích một đường cong sống sót từ mô hình nguy cơ tỷ lệ cox? Trong ví dụ về đồ chơi này, giả sử chúng ta có mô hình nguy hiểm theo tỷ lệ cox trên agebiến trong kidneydữ liệu và tạo đường cong sinh …
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.