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.

Cố gắng hiểu quá trình Gaussian

Tôi đang đọc sách GPML và trong Chương 2 (trang 15) , nó cho biết cách thực hiện hồi quy bằng Gaussian Process (GP), nhưng tôi gặp khó khăn khi tìm hiểu cách thức hoạt động của nó. Trong suy luận Bayes cho các mô hình tham số, trước tiên …

9 machine-learning gaussian-process

Tập dữ liệu kiểm tra không cân bằng cao và dữ liệu đào tạo cân bằng trong phân loại

Tôi có một bộ huấn luyện với khoảng 3000 trường hợp tích cực và 3000 trường hợp tiêu cực. Nhưng bộ dữ liệu thử nghiệm của tôi là khá nhiều không cân bằng. Tập hợp dương chỉ có 50 trường hợp và âm có 1500 trường hợp. Điều này gây …

9 machine-learning classification data-mining svm

Dao cạo của Occam đã lỗi thời?

Tôi đã thấy những cuốn sách của Vapnik về học thống kê ... Tôi đã đọc một vài chương đầu tiên. Dù sao, điều làm tôi ngạc nhiên nhất là anh ấy nghĩ rằng dao cạo của Occam đã lỗi thời. Tôi nghĩ rằng nó có liên quan đến tình …

9 machine-learning svm

Làm thế nào để xử lý dự báo chuỗi thời gian trực tuyến?

Tôi đã được giải quyết vấn đề sau đây. Tôi có một hệ thống thời gian thực và mỗi khung thời gian tôi đọc giá trị hiện tại của nó, tạo ra một chuỗi thời gian (chẳng hạn như 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Tôi muốn biết …

9 time-series machine-learning online forecasting

Có cần thiết phải tách và giải mã dữ liệu chuỗi thời gian khi sử dụng phương pháp học máy không?

Ví dụ: Tôi muốn dự báo các giá trị trong tương lai của chuỗi thời gian dựa trên các giá trị trước đó của nhiều chuỗi thời gian 'bằng cách sử dụng ANN và / hoặc SVM. Các đầu vào sẽ bị trễ các giá trị từ mỗi chuỗi thời …

9 time-series machine-learning stationarity prediction

Kỹ thuật học tập phân loại trực tuyến gia tăng trên dữ liệu truyền phát

Đó có thể là kỹ thuật tốt để đối mặt với vấn đề trừu tượng này? Bạn có một luồng dữ liệu của tín hiệu liên tục, như một tín hiệu từ một cảm biến vật lý. Tín hiệu đó có giá trị thực (rời rạc), không có thuộc tính; …

9 machine-learning classification signal-processing online

Một số câu hỏi về mô hình thời gian tài chính thống kê từ người học máy

Để giải thích lý do tại sao tôi có những câu hỏi ngu ngốc mà bạn sẽ tìm thấy bên dưới, tôi phải nói rằng tôi là một người học máy nhiều hơn. Trong khi tôi làm việc về các vấn đề trong tin sinh học, mọi thứ đều ổn. …

9 machine-learning arima finance

Tính nhất quán của quá trình học tập

Tôi có hai câu hỏi liên quan đến khái niệm "tính nhất quán trong học tập" đối với những người quen thuộc với lý thuyết học thống kê a la Vapnik. Câu hỏi 1. Quá trình học tập được gọi là nhất quán (đối với lớp chức năngFF\mathcal{F} và phân …

9 machine-learning

Thực hành tốt nhất để đo lường và tránh quá mức?

Tôi đang phát triển hệ thống giao dịch tự động cho thị trường chứng khoán. Những thách thức lớn đã được thừa. Bạn có thể giới thiệu một số tài nguyên mô tả các phương pháp để đo lường và tránh quá mức không? Tôi đã bắt đầu với các …

9 time-series machine-learning dataset data-mining validation

Làm cách nào để sử dụng chính xác mã Matlab GPML cho một vấn đề thực tế (không phải bản demo)?

Tôi đã tải xuống mã GPML Matlab mã GPML gần đây nhất và tôi đã đọc tài liệu và chạy bản thử nghiệm hồi quy mà không gặp vấn đề gì. Tuy nhiên, tôi đang gặp khó khăn trong việc hiểu làm thế nào để áp dụng nó vào một …

9 regression machine-learning matlab gaussian-process

mối quan hệ giữa tối đa hóa khả năng và giảm thiểu entropy chéo

Có một tuyên bố rằng tối đa hóa khả năng là tương đương với giảm thiểu entropy chéo. Có bằng chứng nào cho tuyên bố này không?

9 machine-learning mathematical-statistics maximum-likelihood cross-entropy

Lập trình xác suất so với truyền thống ML ML

Tôi đang duyệt repo github cho Pymc và tìm thấy cuốn sổ này: Suy luận biến đổi: Mạng lưới thần kinh Bayes Tác giả thể hiện những ưu điểm của lập trình bayes / xác suất nhưng sau đó tiếp tục nói: Thật không may, khi nói đến các vấn …

9 machine-learning bayesian mcmc pymc probabilistic-programming

GAN có thể được sử dụng để tăng dữ liệu không?

Mạng đối thủ chung (GAN) có thể được sử dụng để tăng dữ liệu (nghĩa là để tạo các ví dụ tổng hợp được thêm vào tập dữ liệu) không? Nó có ảnh hưởng gì đến hiệu suất của một mô hình được đào tạo trên bộ dữ liệu tăng …

9 machine-learning neural-networks gan data-augmentation

Chức năng mất chỉ trích diễn viên trong học tập củng cố

Trong học tập phê bình diễn viên để học tăng cường, tôi hiểu rằng bạn có một "diễn viên" đang quyết định hành động và một "nhà phê bình" sau đó đánh giá những hành động đó, tuy nhiên, tôi bối rối về chức năng mất thực sự đang nói …

9 machine-learning reinforcement-learning actor-critic

Tăng dữ liệu trên tập huấn chỉ?

Có phải thực tế phổ biến là chỉ áp dụng tăng dữ liệu cho tập huấn luyện, hoặc cho cả tập huấn luyện và tập kiểm thử?

9 machine-learning deep-learning regularization data-augmentation

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.