Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Các mạng tự động mã hóa dường như phức tạp hơn các mạng MLP phân loại bình thường. Sau nhiều lần thử sử dụng Lasagne, tất cả những gì tôi nhận được ở đầu ra được xây dựng lại là thứ gì đó giống với mức trung bình mờ nhất …

9 machine-learning  neural-networks  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  autoencoders 

Theo tài liệu của đối tượng StandardScaler trong scikit-learn: Ví dụ, nhiều phần tử được sử dụng trong hàm mục tiêu của thuật toán học tập (chẳng hạn như hạt nhân RBF của Support Vector Machines hoặc bộ điều chỉnh L1 và L2 của các mô hình tuyến tính) cho …

9 machine-learning  svm  standard-deviation  mean  references 

Câu hỏi: Sự khác biệt giữa các cây hồi quy được tăng cường (BRT) và các mô hình tăng cường tổng quát (GBM) là gì? Chúng có thể được sử dụng thay thế cho nhau? Là một hình thức cụ thể của người khác? Tại sao Ridgeway sử dụng cụm …

9 machine-learning  boosting  gbm 

Trong Rừng ngẫu nhiên, mỗi cây được trồng song song trên một mẫu dữ liệu độc đáo. Bởi vì mỗi mẫu boostrap dự kiến ​​sẽ chứa khoảng 63% các quan sát duy nhất, điều này để lại khoảng 37% các quan sát, có thể được sử dụng để kiểm tra …

9 machine-learning  cross-validation  data-mining  random-forest  boosting 

Tôi có một bộ dữ liệu với biến liên tục và biến mục tiêu nhị phân (0 và 1). Tôi cần phải phân biệt các biến liên tục (đối với hồi quy logistic) đối với biến mục tiêu và với ràng buộc rằng tần số quan sát trong mỗi khoảng …

9 r  machine-learning  chi-squared  discrete-data  supervised-learning 

Bài viết này tuyên bố rằng trong GIỎI, vì phân chia nhị phân được thực hiện trên một hiệp phương sai duy nhất ở mỗi bước, tất cả các phân chia là trực giao và do đó tương tác giữa các hiệp phương sai không được xem xét. Tuy nhiên, …

9 machine-learning  classification  data-mining  cart 

Trong CNN, chúng tôi sẽ tìm hiểu các bộ lọc để tạo bản đồ tính năng trong lớp chập. Trong Autoencoder, đơn vị ẩn duy nhất của mỗi lớp có thể được coi là bộ lọc. Sự khác biệt giữa các bộ lọc đã học trong hai mạng này là …

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

Một trong những phương pháp đánh giá cho Cuộc thi ImageNet (phân loại 1.000 hình ảnh danh mục) là lỗi top 5, điều đó có nghĩa là gì? Xem: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

9 machine-learning  classification  computer-vision 

Tôi cần thực hiện phát hiện bất thường trên một số bộ dữ liệu chuỗi thời gian. Tôi chưa bao giờ làm điều này trước đây và hy vọng cho một số lời khuyên. Tôi rất thoải mái với python, vì vậy tôi thích giải pháp được thực hiện trong …

9 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Trong học máy, người ta thường cho rằng một tập dữ liệu nằm trên một đa tạp chiều thấp (giả định đa tạp), nhưng có cách nào để chứng minh rằng giả sử một số điều kiện được thỏa mãn, thì tập dữ liệu thực sự được tạo ra từ …

9 machine-learning  dimensionality-reduction  manifold-learning 

Tôi có một dữ liệu ồn ào của hai biến như thế này. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1334) yn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) …

9 r  machine-learning  clustering 

Tôi nhận ra rằng có 3 tham số điều chỉnh trong mô hình cây tăng tốc, tức là số lượng cây (số lần lặp) tham số co ngót số lượng phân chia (kích thước của từng cây cấu thành) Câu hỏi của tôi là: đối với mỗi tham số điều …

9 machine-learning  cross-validation  computational-statistics  boosting  gbm 

Tôi đang tìm kiếm để dự đoán các nhóm mặt hàng mà ai đó sẽ mua ... tức là tôi có nhiều biến phụ thuộc nhiều màu. Thay vì xây dựng 7 mô hình độc lập để dự đoán xác suất ai đó mua mỗi trong số 7 mặt hàng …

9 r  machine-learning  multivariate-analysis 

Một cách tiếp cận điển hình để giải quyết vấn đề phân loại là xác định một lớp các mô hình ứng viên và sau đó thực hiện lựa chọn mô hình bằng cách sử dụng một số quy trình như xác nhận chéo. Thông thường, người ta chọn mô …

9 machine-learning  model-selection  error  scoring-rules 

Tôi có nhiều hình ảnh raster vệ tinh có sẵn từ các cảm biến khác nhau. Từ những cái này, những cái thô hơn có độ phân giải thời gian rất phong phú. Các raster độ phân giải trung bình có xu hướng có ngày mua ít hơn nhưng vẫn …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  multivariate-regression