Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Tôi đã tìm ra công thức để đạt được giới hạn tin cậy cao hơn về vấn đề tên cướp k-armed: clnNini−−−−−√clnNinic\sqrt{\frac{\text{ln} N_i}{n_i}} Trong đó là số lượng mẫu chúng ta có cho tên cướp cụ thể này và là tổng số lượng mẫu chúng ta có từ tất cả …

8 machine-learning  mathematical-statistics  confidence-interval  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Tôi đang tìm cách ước tính một GLM phân cấp nhưng với lựa chọn tính năng để xác định các hiệp phương sai nào có liên quan ở cấp độ dân số. Giả sử tôi có các nhóm với quan sát và biến có thể có nghĩa là tôi có …

8 machine-learning  bayesian  feature-selection  hierarchical-bayesian  shrinkage 

Tôi mới đến ML. Tôi được thông báo rằng việc bình thường hóa L2 của hồi quy sườn không trừng phạt việc chặn . Như trong hàm chi phí: Thuật ngữ chuẩn hóa L2 chỉ tính tổng từ đến , không phải từ đến . Tôi cũng đọc rằng:θ0θ0\theta_{0}∇θJ(θ)=12∑i=1m(hθ⃗ (x(i))−y(i))2+λ∑j=1nθ2j∇θJ(θ)=12∑i=1m(hθ→(x(i))−y(i))2+λ∑j=1nθj2 …

8 machine-learning  ridge-regression 

Học sâu là một chủ đề ngày càng nóng hiện nay. Các giả định chính làm cho việc học sâu thiếu trong một số bộ dữ liệu là gì. Vd: Nó có hoạt động tốt trên các tập dữ liệu nhiễu không?

8 machine-learning  mathematical-statistics  deep-learning 

Ở cấp độ mô hình, để đánh giá sự đóng góp / tầm quan trọng của người dự đoán, chúng ta có thể sử dụng: Các kỹ thuật cụ thể của mô hình - ví dụ độ tinh khiết (Chỉ số Gini) cho mô hình dựa trên cây, hệ số …

8 machine-learning  predictive-models 

Tôi đang cố gắng hiểu sự khác biệt giữa ủ mô phỏng và chạy nhiều thuật toán leo đồi tham lam. Theo hiểu biết của tôi, thuật toán tham lam sẽ đẩy điểm đến mức tối đa cục bộ, nhưng nếu chúng ta bắt đầu với nhiều cấu hình ngẫu …

8 machine-learning  optimization  algorithms 

TL; DR (quá dài, không đọc): Tôi đang làm việc với một vấn đề dự đoán theo chuỗi thời gian, mà tôi coi là một vấn đề Hồi quy bằng cách sử dụng Deep Learning (máy ảnh). Tôi muốn tối ưu hóa cho mối tương quan Pearson giữa dự đoán …

8 machine-learning  deep-learning  loss-functions  pearson-r  mse 

Tôi còn khá mới đối với học máy và thống kê nhưng tôi đã tự hỏi tại sao tối ưu hóa bayes không được nhắc đến trực tuyến thường xuyên hơn khi học máy học để tối ưu hóa siêu âm thuật toán của bạn? Ví dụ: sử dụng khung …

8 machine-learning  optimization  hyperparameter  bayesian-optimization 

Lasso và lưới đàn hồi không thể xử lý các biến có nhiều hơn hai loại và do đó, việc phân chia các biến phân loại thành các hình nộm là cần thiết cho việc áp dụng các phương pháp này. Điều này có thể dẫn đến một số vấn …

8 machine-learning  categorical-data  feature-selection  lasso  elastic-net 

Tham chiếu đến hình ảnh trên, rõ ràng một vòng tròn có thể tách hai lớp (hình ảnh bên trái). Tại sao sau đó mất quá nhiều đau đớn để ánh xạ nó đến một chức năng để làm cho nó có thể phân tách tuyến tính (hình ảnh bên …

8 machine-learning  classification  svm  separation 

Trong tuần 5 ghi chú bài giảng cho Lớp học máy Coursera của Andrew Ng , công thức sau đây được đưa ra để tính giá trị của được sử dụng để khởi tạo với các giá trị ngẫu nhiên:Θεϵ\epsilonΘΘ\Theta Trong bài tập , làm rõ thêm được đưa ra: …

8 machine-learning  neural-networks  random-generation 

Trong nghiên cứu sâu, và đó là ứng dụng cho thị giác máy tính, có thể nói loại tính năng nào của hai loại trích xuất gộp này không? ví dụ: có thể nói rằng max pool trích xuất các cạnh? Chúng ta có thể nói một cái gì đó …

8 machine-learning  deep-learning  feature-construction  computer-vision 

Tôi có thiết lập sau đây cho dự án nghiên cứu Tài chính / Máy học tại trường đại học của mình: Tôi đang áp dụng Mạng thần kinh (Sâu) (MLP) với cấu trúc sau trong Keras / Theano để phân biệt các cổ phiếu vượt trội (nhãn 1) với …

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization  dropout 

Chúng ta có thể khái quát tất cả các phương pháp tập hợp bằng cách sử dụng bỏ phiếu không? Các phương pháp thúc đẩy cũng sử dụng bỏ phiếu để đưa những người học yếu vào mô hình cuối cùng? Hiểu biết của tôi về kỹ thuật: Tăng cường: …

8 machine-learning  boosting  ensemble  gbm  voting-system 

Theo tôi hiểu, các mạng nơ-ron sâu đang thực hiện "học đại diện" bằng cách xếp các tính năng lại với nhau. Điều này cho phép học các cấu trúc chiều rất cao trong các tính năng. Tất nhiên, đó là một mô hình tham số với số lượng tham …

8 machine-learning  bayesian  nonparametric  deep-learning