Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

1

Hiệp phương sai trong quá trình Gaussian

Tôi hơi bối rối về công thức tính hiệp phương sai trong quy trình Gaussian (việc thêm phương sai luôn làm tôi bối rối vì nó không phải lúc nào cũng được ký hiệu rõ ràng). Nguồn gốc của sự nhầm lẫn là các công thức được đưa ra trong …

8 machine-learning covariance covariance-matrix kernel-trick gaussian-process

4

Độ chính xác trung bình trong phát hiện đối tượng

Tôi khá bối rối về cách tôi có thể tính toán các giá trị AP hoặc mAP vì dường như có khá nhiều phương pháp khác nhau. Tôi đặc biệt muốn nhận các giá trị AP / mAP để phát hiện đối tượng. Tất cả những gì tôi biết chắc …

8 machine-learning precision-recall model-evaluation average-precision object-detection

1

Làm thế nào để có được siêu âm tối ưu sau khi xác nhận chéo lồng nhau?

Nói chung, nếu chúng ta có một tập dữ liệu lớn, chúng ta có thể chia nó thành (1) đào tạo, (2) xác nhận và (3) kiểm tra. Chúng tôi sử dụng xác nhận để xác định các siêu âm tốt nhất trong xác thực chéo (ví dụ: C trong …

8 machine-learning cross-validation scikit-learn hyperparameter optimization

1

Hồi quy logistic: Công thức khác nhau giữa các khóa học?

Mới học thống kê và học máy và tham gia một số khóa học trực tuyến. Tôi đang cố gắng để hiểu hồi quy logistic chi tiết hơn, và nhận thấy sự khác biệt trong công thức giữa khóa học Andrew Ng và khóa học thống kê Stanford. Dưới đây …

8 regression machine-learning logistic

1

Các bước để chuyển tổng bình phương có trọng số thành dạng ma trận là gì?

Tôi mới chuyển đổi công thức sang dạng ma trận. Nhưng điều này là cần thiết cho mã máy học hiệu quả. Vì vậy, tôi muốn hiểu cách "đúng", không phải những thứ cao bồi tôi làm. Được rồi, chúng ta đi, tôi đang cố gắng chuyển đổi tổng bình …

8 regression machine-learning linear-algebra

2

Hỗn hợp sóng là gì trong một mô hình hỗn hợp gaussian

Chúng ta thường nghiên cứu mô hình Gaussian Mixture như một mô hình hữu ích trong học máy và các ứng dụng của nó. Ý nghĩa vật lý của " Hỗn hợp " này là gì? Được sử dụng bởi vì Mô hình hỗn hợp Gaussian mô hình xác suất …

8 machine-learning distributions gaussian-mixture mixture mathematical-statistics

1

Định nghĩa hồi quy

Từ Wikipedia: Trong mô hình thống kê, phân tích hồi quy là một quá trình thống kê để ước tính mối quan hệ giữa các biến. Nó bao gồm nhiều kỹ thuật để mô hình hóa và phân tích một số biến, khi trọng tâm là mối quan hệ giữa …

8 regression machine-learning classification definition

1

Sách giáo khoa về tái tạo không gian Hilbert tiếp cận không gian học máy?

Câu hỏi: Có ai biết về bất kỳ sách giáo khoa nào giới thiệu về học máy (lần đầu tiên) thông qua phương pháp tiếp cận không gian hạt nhân Hilbert không ? Tức là, giả định phân tích chức năng là điều kiện tiên quyết, nhưng không thừa nhận …

8 machine-learning references

1

Mô phỏng hậu thế của một quá trình Gaussian

Lần đầu tiên (xin lỗi / lỗi) tôi đã xem qua các quy trình của Gaussian , và cụ thể hơn, đã xem video này của Nando de Freitas . Các ghi chú có sẵn trực tuyến ở đây . Tại một số điểm, anh ta rút ra mẫu ngẫu …

8 machine-learning simulation stochastic-processes gaussian-process

2

Mạng nơ-ron: Có phải một kỷ nguyên trong SGD giống như một kỷ nguyên trong lô nhỏ không?

Trong SGD, một epoch sẽ là phần trình bày đầy đủ của dữ liệu huấn luyện, và sau đó sẽ có N cập nhật trọng lượng cho mỗi epoch (nếu có N ví dụ dữ liệu trong tập huấn luyện). Nếu bây giờ chúng ta thực hiện các đợt nhỏ …

8 machine-learning neural-networks

2

Làm thế nào một tỷ lệ học tập nhỏ hơn có thể làm tổn thương hiệu suất của một gbm?

Tôi đã luôn theo dõi trí tuệ dân gian rằng việc giảm tốc độ học tập trong một gbm (mô hình cây tăng cường độ dốc) không làm giảm hiệu suất mẫu của mô hình. Hôm nay, tôi không chắc lắm. Tôi đang điều chỉnh các mô hình (tối thiểu …

8 machine-learning boosting out-of-sample

2

Có cách nào để đối phó với độ dốc biến mất để bão hòa các phi tuyến tính không liên quan đến các đơn vị Batch bình thường hóa hoặc ReLu không?

Tôi muốn đào tạo một mạng lưới với các phi tuyến tính bị sự biến mất (hoặc bùng nổ vấn đề độ dốc mặc dù chủ yếu là biến mất). Tôi biết rằng cách tiêu chuẩn (hiện tại) là sử dụng chuẩn hóa hàng loạt 1 [BN] 1 hoặc đơn …

8 machine-learning neural-networks conv-neural-network batch-normalization

1

Có phải một mạng nơ-ron được thiết kế tối ưu có chứa các nơ-ron ReLU không chết khi được đào tạo không?

Nói chung tôi có nên kiềm chế mạng lưới thần kinh của mình với ít tế bào thần kinh hơn để nó có ít tế bào thần kinh ReLU chết hơn không? Tôi đã đọc những ý kiến trái ngược nhau về ReLUs đã chết. Một số nguồn tin cho …

8 machine-learning neural-networks conv-neural-network

2

Làm thế nào để chứng minh bất đẳng thức Gaussian Mixture này? (Lắp / quá mức)

Hãy f [x] là một hỗn hợp pdf Gaussian với n về trọng lượng đồng đều, phương tiện , và chênh lệch tương ứng { σ 1 , . . . , Σ n } :{μ1, . . . , μn}{μ1,...,μn}\{\mu_{1},...,\mu_{n}\}{ σ1, . . . , σn}{σ1,...,σn}\{\sigma_{1},...,\sigma_{n}\} f( X ) …

8 machine-learning gaussian-mixture

2

Cấu trúc liên kết mạng thần kinh tái phát (RNN): tại sao luôn được kết nối đầy đủ?

Tôi đã bắt đầu đọc về Mạng thần kinh tái phát (RNNs) và Bộ nhớ ngắn hạn (LSTM) ... (... ồ, không đủ điểm đại diện ở đây để liệt kê tài liệu tham khảo ...) Một điều tôi không nhận được: Dường như các nơ-ron trong mỗi trường hợp …

8 machine-learning neural-networks backpropagation

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»