Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

1

Làm thế nào để hiểu được trực giác hình học của hoạt động bên trong của mạng lưới thần kinh?

Gần đây tôi đã nghiên cứu lý thuyết đằng sau ANN và tôi muốn hiểu "ma thuật" đằng sau khả năng phân loại đa lớp phi tuyến tính của họ. Điều này dẫn tôi đến trang web này , một công việc tốt để giải thích về mặt hình học …

8 machine-learning neural-networks approximation intuition function

1

Những ưu và nhược điểm của việc sử dụng LASSO để phân tích nguyên nhân là gì?

Học thống kê và kết quả của nó hiện đang lan tỏa trong Khoa học xã hội. Một vài tháng trước, Guido Imbens đã nói: "LASSO là OLS mới". Tôi đã học Machine Learning một chút và tôi biết rằng mục tiêu chính của nó là dự đoán. Tôi cũng …

8 machine-learning lasso causality

2

Điều gì xảy ra khi chúng ta cung cấp ma trận 2D cho lớp LSTM

Giả sử tôi đang cho ma trận 2D có hình dạng (99,13) làm đầu vào cho lớp LSTM. Tôi đang có n số tệp, trong đó mỗi tệp chứa (99,13) vectơ kích thước. Tôi đã quyết định coi 13 là số lượng tính năng và 99 là dấu thời gian. …

8 machine-learning lstm rnn

3

Trong Mô hình tính toán của TensorFlow, có thể thực hiện các thuật toán học máy nói chung không?

https://www.tensorflow.org/ Tất cả các dự án trên TensorFlow tôi đã thấy trong GitHub đều triển khai một số loại mô hình Mạng thần kinh. Với TensorFlow là một cải tiến so với DAG (nó không phải là chu kỳ nữa), tôi đã tự hỏi liệu một số thiếu sót vốn …

8 machine-learning neural-networks deep-learning supervised-learning tensorflow

2

Hiểu về phép chiếu tuyến tính trong các yếu tố của việc học thống kê

Trong cuốn sách "Các yếu tố của học thống kê" trong chương 2 ("Mô hình tuyến tính và bình phương nhỏ nhất; trang số: 12"), người ta viết rằng Trong không gian đầu vào-đầu ra hai chiều (p + 1), (X, Y) đại diện cho một siêu phẳng. Nếu hằng …

8 regression machine-learning

2

Lỗi tiệm cận là gì?

Ng, AY và Jordan, MI (2001). Về phân loại phân biệt so với tạo phân loại: So sánh hồi quy logistic và Bayes ngây thơ . Những tiến bộ trong hệ thống xử lý thông tin thần kinh, 14 , trang 841-8, MIT Press. Trong bài báo trên, các tác …

8 machine-learning terminology

1

GIỎ HÀNG: Lựa chọn công cụ dự đoán tốt nhất để phân tách khi mức tăng trong tạp chất giảm bằng nhau?

Câu hỏi của tôi liên quan đến cây phân loại . Xem xét ví dụ sau từ bộ dữ liệu Iris: Tôi muốn chọn thủ công dự đoán tốt nhất cho lần phân chia đầu tiên. Theo thuật toán GIỎI, tính năng tốt nhất để phân tách là tính năng …

8 r machine-learning classification data-mining cart

1

Điểm của mô hình đồ họa là gì?

Tôi đã dành cả ngày để tìm hiểu về gói bnlearn trong R chỉ để khám phá ra rằng các mô hình Bayes không hoạt động với các đồ thị vô hướng. Tôi đang cố gắng tìm hiểu về Mạng trường ngẫu nhiên Markov và cho đến nay, tất cả …

8 machine-learning graphical-model parameterization bayesian-network

2

Làm thế nào để gradient lan truyền trong một mạng thần kinh tái phát không được kiểm soát?

Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào rnn có thể được sử dụng để dự đoán trình tự bằng cách làm việc thông qua một ví dụ đơn giản. Đây là mạng đơn giản của tôi, bao gồm một đầu vào, một nơron ẩn và một đầu ra: Tế …

8 machine-learning neural-networks deep-learning gradient-descent

1

Định nghĩa chính xác của Maxout

Tôi đã cố gắng tìm hiểu chính xác ý nghĩa của chức năng kích hoạt "Maxout" trong các mạng thần kinh. Có câu hỏi này , bài báo này , và thậm chí trong cuốn sách Deep Learning của Bengio et al. , ngoại trừ chỉ với một chút thông …

8 machine-learning neural-networks

1

Xuất khẩu mô hình máy học xuất sắc từ R

Tôi có thể xây dựng và triển khai các mô hình ML cổ điển trên các bộ kiểm tra / huấn luyện truyền thống trong R, nhưng nếu đối tác muốn có được mô hình này để triển khai hệ thống của riêng mình (bất kỳ loại nào) thì sao? …

8 r machine-learning

1

Sự khác biệt giữa hồi quy perceptron tuyến tính và hồi quy tuyến tính LS là gì?

Gần đây, một dự án tôi tham gia đã sử dụng một tri giác tuyến tính cho hồi quy bội (21 dự đoán). Nó sử dụng GD ngẫu nhiên. Điều này khác với hồi quy tuyến tính OLS như thế nào?

8 regression machine-learning

3

Tìm phân phối và chuyển đổi sang phân phối bình thường

Tôi có dữ liệu mô tả tần suất một sự kiện diễn ra trong một giờ ("số lượng mỗi giờ", nph) và thời gian các sự kiện kéo dài ("thời gian tính bằng giây mỗi giờ", dph). Đây là dữ liệu gốc: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, …

8 normal-distribution data-transformation logistic generalized-linear-model ridge-regression t-test wilcoxon-signed-rank paired-data naive-bayes distributions logistic goodness-of-fit time-series eviews ecm panel-data reliability psychometrics validity cronbachs-alpha self-study random-variable expected-value median regression self-study multiple-regression linear-model forecasting prediction-interval normal-distribution excel bayesian multivariate-analysis modeling predictive-models canonical-correlation rbm time-series machine-learning neural-networks fishers-exact factorisation-theorem svm prediction linear reinforcement-learning cdf probability-inequalities ecdf time-series kalman-filter state-space-models dynamic-regression index-decomposition sampling stratification cluster-sample survey-sampling distributions maximum-likelihood gamma-distribution

1

Thuật toán học sâu

Sự khác biệt giữa mạng niềm tin sâu sắc và mạng lồi sâu là gì?

8 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks

1

Khi nào thì thích hợp sử dụng PCA làm bước tiền xử lý?

Tôi hiểu rằng PCA được sử dụng để giảm kích thước để có thể vẽ các bộ dữ liệu ở dạng 2D hoặc 3D. Nhưng tôi cũng đã thấy mọi người áp dụng PCA như một bước tiền xử lý trong các tình huống phân loại trong đó họ áp …

8 machine-learning pca data-mining dimensionality-reduction

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»