Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Tôi hiện đang nghiên cứu về hồi quy logistic. Nhưng tôi đang gặp khó khăn khi tính toán đánh chặn (β0β0\beta_0 ) và hệ số (β1β1\beta_1 ). Tôi đã tìm kiếm nó qua internet, nhưng chỉ nhận được hướng dẫn sử dụng Microsoft Excel hoặc các hàm tích hợp trong …

9 regression  machine-learning  logistic  maximum-likelihood 

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  classification  data-mining  supervised-learning  statistical-learning 

Trong các nghiên cứu tâm lý học, tôi đã học được rằng chúng ta nên sử dụng phương pháp Bonferroni để điều chỉnh mức ý nghĩa khi kiểm tra một số giả thuyết trên một tập dữ liệu. Hiện tại tôi đang làm việc với các phương pháp học máy …

9 machine-learning  cross-validation  svm  overfitting  bonferroni 

Bài viết trên GAN cho biết người phân biệt đối xử sử dụng gradient sau để huấn luyện: ∇θd1mΣi = 1m[ nhật kýD ( x( tôi )) +nhật ký( 1 - D ( G ( z( tôi )) ) ) ]∇θd1mΣTôi= =1m[đăng nhập⁡D(x(Tôi))+đăng nhập⁡(1-D(G(z(Tôi))))]\nabla _{\theta_d} \frac{1}{m}\sum^{m}_{i=1} [\log{D(x^{(i)})} + \log{(1-D(G(z^{(i)})))}] Các …

9 machine-learning  neural-networks 

Hệ số tương quan Matthews ( ) là một phép đo để đo lường chất lượng của phân loại nhị phân ([Wikipedia] [1]). được đưa ra để phân loại nhị phân sử dụng dương tính thật ( ), dương tính giả ( ), âm tính giả ( ) và giá …

9 machine-learning  classification  multi-class  agreement-statistics 

Tôi hơi bối rối trước một công thức được trình bày trong cuốn "Giới thiệu về học thống kê" của Hastie. Trong Chương 6, trang 212 (in lần thứ sáu, có sẵn ở đây ), có ghi rằng: Một tôiC= R SSn σ^2+ 2 ngàynAIC=RSSnσ^2+2dnAIC = \frac{RSS}{n\hat\sigma^2} + \frac{2d}{n} Đối …

9 regression  machine-learning  aic 

Là bất kỳ hợp lý (lý thuyết, đáng kể, thống kê) của họ để lựa chọn cho mô hình học máy hoặc mô hình nguy hiểm khi mô hình hóa khách hàng (hoặc nói chung hơn, sự kiện xảy ra)?

9 machine-learning  survival  hazard  churn 

Trong học tập củng cố, chúng tôi có một chức năng khen thưởng thông báo cho các đại lý về các hành động và trạng thái hiện tại của nó đang làm tốt như thế nào. Trong một số những gì thiết lập chung, chức năng phần thưởng là một …

9 machine-learning  reinforcement-learning 

Tôi đang xử lý một vấn đề liên quan đến việc tìm độ dốc của hàm mất entropy chéo, ghi tham số trong đó:θθ\theta CE(θ)=−∑iyi∗log(y^i)CE(θ)=−∑iyi∗log(y^i)CE(\theta) = -\sum\nolimits_{i}{y_i*log({\hat{y}_{i}})} Trong đó, và là một đầu vào vector.y^i=softmax(θi)y^i=softmax(θi)\hat{y}_{i} = softmax(\theta_i)θiθi\theta_i Ngoài ra, là một vectơ nóng của lớp đúng và là dự đoán …

9 machine-learning  neural-networks 

Tôi muốn đào tạo một mạng lưới thần kinh với một chuỗi ký tự như một vector đầu vào. Các ví dụ học tập có độ dài khác nhau và vì lý do này, tôi không biết cách thể hiện chúng. Hãy nói rằng tôi có hai ví dụ về …

9 machine-learning  neural-networks  feature-selection  natural-language 

Tôi đang vật lộn với các điểm chiếu trong phân tích phân biệt tuyến tính (LDA). Nhiều cuốn sách về các phương pháp thống kê đa biến minh họa ý tưởng của LDA với hình dưới đây. Mô tả vấn đề như sau. Trước tiên, chúng ta cần vẽ ranh …

9 r  machine-learning  classification  discriminant-analysis 

Cách tốt nhất để chuẩn bị các tương tác của các tính năng phân loại trước khi phù hợp với scikit-learn là gì? Với statsmodelstôi có thể thuận tiện nói theo kiểu R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(tương tự trong Stata với regress depvar i.var1##i.var2). Có thể sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(trong v0.15, …

9 machine-learning  interaction  python  scikit-learn 

Khi sử dụng thuật toán học CD liên tục cho các máy Bolzmann bị hạn chế, chúng tôi bắt đầu chuỗi lấy mẫu Gibbs trong lần lặp đầu tiên tại một điểm dữ liệu, nhưng trái với CD thông thường, trong các lần lặp lại, chúng tôi không bắt đầu …

9 machine-learning  neural-networks  rbm 

Đối với các vấn đề phân loại, tôi đã sử dụng Mạng nơ-ron và đo lỗi Loại I và II bằng cách sử dụng ma trận nhầm lẫn và các biện pháp theo tài nguyên này ( gương ), khá đơn giản. Khi gặp vấn đề ước tính, người ta …

9 regression  machine-learning  estimation  model-evaluation 

Tôi chỉ đang cố gắng thực hiện thuật toán Baum-Welch được chia tỷ lệ và tôi đã gặp phải một vấn đề trong đó các biến lùi của tôi, sau khi chia tỷ lệ, vượt quá giá trị của 1. Điều này có bình thường không? Rốt cuộc, xác suất …

9 machine-learning  hidden-markov-model  beta-distribution