Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

1

Như nhiều người khác có, tôi thấy các tài nguyên ở đây và ở đây vô cùng hữu ích để hiểu các tế bào LSTM. Tôi tự tin Tôi hiểu cách các giá trị chảy và được cập nhật, và tôi đủ tự tin để thêm "kết nối lổ nhìn …

9 machine-learning neural-networks lstm rnn

2

Áp dụng suy luận đa dạng ngẫu nhiên cho hỗn hợp Bayes của Gaussian

Tôi đang cố gắng thực hiện mô hình Hỗn hợp Gaussian với suy luận đa dạng ngẫu nhiên, theo bài viết này . Đây là pgm của hỗn hợp Gaussian. Theo bài báo, thuật toán đầy đủ của suy luận biến thiên ngẫu nhiên là: Và tôi vẫn còn rất …

9 machine-learning bayesian clustering gaussian-mixture variational-bayes

2

Có thực sự tốt để thực hiện lựa chọn tính năng không giám sát trước khi xác thực chéo?

Trong các yếu tố của học thống kê , tôi đã tìm thấy tuyên bố sau: Có một điều kiện: các bước sàng lọc không giám sát ban đầu có thể được thực hiện trước khi các mẫu bị bỏ đi. Ví dụ: chúng ta có thể chọn 1000 dự …

9 machine-learning cross-validation feature-selection

2

Chúng ta có nên làm CV luôn không?

Câu hỏi của tôi: tôi có nên làm CV ngay cả đối với một tập dữ liệu tương đối lớn không? Tôi có một tập dữ liệu tương đối lớn và tôi sẽ áp dụng thuật toán học máy cho tập dữ liệu. Vì PC của tôi không nhanh, nên …

9 machine-learning cross-validation

1

Ai đó có thể giải thích như tôi 5 tuổi về vấn đề này từ Sách Tiếng Anh của HUYỀN THOẠI không?

Tôi đang làm việc thông qua cuốn sách tiếng Anh của HYUNDAI và tôi đang gặp khó khăn với Câu hỏi 2.3. Câu hỏi như sau: Chúng tôi đang xem xét một ước tính lân cận gần nhất tại điểm gốc và khoảng cách trung bình từ điểm gốc đến …

9 machine-learning computational-statistics

6

Tôi muốn tìm hiểu về lý thuyết xác suất, đo lường lý thuyết và cuối cùng là học máy. Tôi bắt đầu từ đâu? [đóng cửa]

Đã đóng cửa . Câu hỏi này cần được tập trung hơn . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó chỉ tập trung vào một vấn đề bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . Đóng …

9 machine-learning probability references measure-theory

1

Làm thế nào để người học cơ sở tuyến tính làm việc trong việc thúc đẩy? Và nó hoạt động như thế nào trong thư viện xgboost?

Tôi biết cách triển khai chức năng mục tiêu tuyến tính và tăng tuyến tính trong XGBoost. Câu hỏi cụ thể của tôi là: khi thuật toán phù hợp với phần dư (hoặc độ dốc âm) là nó sử dụng một tính năng ở mỗi bước (tức là mô hình …

9 regression machine-learning boosting xgboost

1

Q-learning hiệu quả như thế nào với Mạng nơ-ron khi có một đơn vị đầu ra cho mỗi hành động?

Bối cảnh: Tôi đang sử dụng xấp xỉ giá trị Q của Mạng thần kinh trong nhiệm vụ học tập củng cố của mình. Cách tiếp cận hoàn toàn giống như một mô tả trong câu hỏi này , tuy nhiên bản thân câu hỏi là khác nhau. Theo cách …

9 machine-learning neural-networks reinforcement-learning q-learning

4

Tại sao cần phải giảm độ dốc?

Khi chúng ta có thể phân biệt hàm chi phí và tìm các tham số bằng cách giải các phương trình thu được thông qua sự khác biệt một phần đối với mọi tham số và tìm ra hàm chi phí ở mức tối thiểu. Ngoài ra tôi nghĩ có …

9 machine-learning computational-statistics

1

Bao nhiêu dữ liệu cho việc học sâu?

Tôi đang tìm hiểu về học tập sâu (cụ thể là CNN) và cách nó thường đòi hỏi rất nhiều dữ liệu để ngăn chặn quá mức. Tuy nhiên, tôi cũng đã được thông báo rằng mô hình có công suất càng cao / càng nhiều tham số thì càng …

9 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network

2

Dự đoán sự tự tin của một mạng lưới thần kinh

Giả sử tôi muốn đào tạo một mạng lưới thần kinh sâu để thực hiện phân loại hoặc hồi quy, nhưng tôi muốn biết dự đoán sẽ tự tin đến mức nào. Làm thế nào tôi có thể đạt được điều này? Ý tưởng của tôi là tính toán entropy …

9 machine-learning neural-networks

1

Chuẩn hóa đầu vào cho các nơ-ron ReLU

Theo "Backprop hiệu quả" của LeCun et al (1998) , tốt hơn hết là bình thường hóa tất cả các đầu vào sao cho chúng tập trung quanh 0 và nằm trong phạm vi của đạo hàm bậc hai tối đa. Vì vậy, ví dụ, chúng tôi sẽ sử dụng …

9 machine-learning neural-networks normalization deep-learning multidimensional-scaling

2

Nút thắt của việc áp dụng học tập sâu vào thực tế

Sau khi đọc rất nhiều bài học sâu, một loại cảm giác khó chịu là tồn tại rất nhiều thủ thuật trong việc đào tạo mạng để có được hiệu suất tốt hơn bình thường. Từ góc độ ứng dụng công nghiệp, rất khó để phát triển loại thủ thuật …

9 machine-learning deep-learning deep-belief-networks

1

Các đường viền các tính năng thú vị của hàm có được bằng hồi quy không?

Tôi giả sử một thiết lập chung của hồi quy, nghĩa là một hàm liên tục được chọn từ một gia đình để phù hợp với dữ liệu đã cho ( có thể là bất kỳ không gian nào như khối lập phương hoặc trên thực tế là bất kỳ …

9 regression machine-learning multiple-regression

1

Tại sao độ dốc giảm dần thay vì các phương pháp nâng cấp đơn giản cho Lasso?

Tôi đã suy nghĩ để giải quyết Lasso thông qua các phương pháp nâng cấp vanilla. Nhưng tôi đã đọc những người đề nghị sử dụng giảm dần độ dốc Proximal. Ai đó có thể làm nổi bật lý do tại sao GD gần nhất thay vì phương pháp nâng …

9 machine-learning optimization lasso gradient-descent

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»