Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

1

Sự nhầm lẫn thuật toán MADDPG đa tác nhân-tác nhân

Tôi đang cố gắng tìm hiểu bài báo từ openAI có tên là Diễn viên đa tác nhân - Phê bình cho môi trường hợp tác cạnh tranh hỗn hợp Trong bài báo, họ đề cập rằng họ chống lại vấn đề không cố định môi trường bằng cách lấy …

7 machine-learning deep-learning reinforcement-learning

2

Có thể kết hợp các dự đoán để cải thiện chất lượng dự đoán tổng thể?

Đây là một vấn đề phân loại nhị phân. Số liệu đang được tối thiểu hóa là mất log (hoặc entropy chéo). Tôi cũng có một số chính xác, chỉ cho thông tin của tôi. Nó là một tập hợp dữ liệu lớn, rất cân bằng. Các kỹ thuật dự …

7 machine-learning prediction boosting

2

Sử dụng các phép đo một phần của biến đầu ra trong mô hình

Câu hỏi của tôi là: Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng dữ liệu đầu ra được đo một phần trong tập huấn luyện? Điều này là mơ hồ, vì vậy tôi cụ thể hóa nó trong một câu chuyện hay thay đổi. Loài sóc có hạt, nhưng …

7 machine-learning predictive-models semi-supervised

2

Làm rõ về trực giác đằng sau backpropagation

Tôi đã dành một chút thời gian để thử và hiểu các tính toán và cơ học của các thuật toán học máy mà tôi sử dụng trong cuộc sống hàng ngày. Nghiên cứu tài liệu truyền bá về khóa học CS231n, tôi muốn chắc chắn rằng tôi đã hiểu …

7 machine-learning intuition backpropagation

1

Máy học và dữ liệu bị thiếu: Impute, và nếu vậy thì khi nào?

Tôi thường làm việc nhiều hơn về mặt ước tính hiệu quả / suy luận nguyên nhân của mọi thứ, nơi mọi người khá thoải mái với nhiều lần bị mất dữ liệu, nhưng hiện tại tôi đang làm việc trong một dự án nhiều hơn về mặt học máy. …

7 machine-learning feature-selection missing-data

1

Sự khác biệt giữa hồi quy tuyến tính trong mô hình thống kê và học máy

Tôi đã hiểu rằng sự khác biệt chính giữa mô hình thống kê và mô hình thống kê là, "giả định" loại phân phối dữ liệu nhất định sau đó dựa trên mô hình mô hình khác nhau cũng như kết quả thống kê mà chúng tôi thu được (ví …

7 machine-learning spark-mllib

2

Làm nhiều lớp đối tượng tăng hoặc giảm độ chính xác của phát hiện đối tượng

Giả sử bạn có bộ dữ liệu phát hiện đối tượng (ví dụ: MS COCO hoặc Pascal VOC) với hình ảnh N trong đó các lớp đối tượng k đã được dán nhãn. Bạn huấn luyện một mạng lưới thần kinh (ví dụ: Faster-RCNN hoặc YOLO) và đo lường độ …

7 machine-learning neural-networks object-detection labeling

2

Tại sao mã hóa điều trị dẫn đến một mối tương quan giữa độ dốc ngẫu nhiên và đánh chặn?

Xem xét một thiết kế giai thừa trong chủ đề và bên trong vật phẩm trong đó biến điều trị thử nghiệm có hai cấp độ (điều kiện). Hãy m1là mô hình tối đa và mô hình m2không tương quan ngẫu nhiên. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) …

7 r mixed-model lme4-nlme categorical-encoding machine-learning pandas proportion r irt distributions conditional-probability kernel-smoothing r data-visualization r mixed-model sas curve-fitting matplotlib data-visualization python matplotlib regression logistic simulation sas jmp logit beta-regression regression maximum-likelihood posterior

1

Làm thế nào người ta sẽ xác định một bộ phân loại có độ lệch cao hoặc phương sai cao?

Độ lệch và phương sai của bộ phân loại xác định mức độ mà nó có thể phù hợp và vượt quá dữ liệu tương ứng. Làm thế nào người ta có thể xác định một bộ phân loại được đặc trưng là độ lệch cao hoặc phương sai cao? …

7 machine-learning classification bias-variance-tradeoff

1

Thủ tục xác nhận chéo Monte Carlo có hợp lệ không?

Tôi nghĩ rằng xác thực chéo K-Fold bao gồm các bước sau. Chia dữ liệu ngẫu nhiên thành các khốiKKK Phù hợp với khối .K- 1K-1K-1 Dự đoán trên chunk còn lại. Giữ dự đoán. Lặp lại 2-3 cho tất cả các kết hợp của các khối mà bỏ qua …

7 machine-learning cross-validation

2

Làm thế nào để trích xuất thông tin cụ thể từ các văn bản sử dụng máy học tập?

Giả sử tôi có một văn bản như dưới đây thường có 2/3 câu và 100-200 ký tự. Johny đã mua sữa 50 đô la từ walmart. Bây giờ anh chỉ còn lại 20 đô la. Tôi muốn giải nén Tên người: Johny Chi tiêu: 50 đô la Tiền còn …

7 machine-learning deep-learning data-mining text-mining rnn

1

Mạng Bayes so với quy tắc kết hợp

Thuật toán Apriori tìm thấy một số quy tắc hàm ý. Kết quả tương tự được cung cấp bởi các mạng Bayes. Sự khác biệt cần thiết là gì? Những lợi thế / bất lợi cụ thể là gì? Chỉnh sửa: Thuật toán Apriori tạo ra các quy tắc đồng …

7 machine-learning data-mining bayesian-network apriori

1

Tại sao độ lệch bằng 0 đối với công cụ ước tính OLS đối với hồi quy tuyến tính?

Tôi hiểu khái niệm về sự đánh đổi sai lệch. Xu hướng dựa trên sự hiểu biết của tôi, đại diện cho lỗi vì sử dụng một lớp đơn giản (ví dụ: tuyến tính) để nắm bắt một ranh giới quyết định phi tuyến tính phức tạp. Vì vậy, tôi …

7 regression machine-learning least-squares unbiased-estimator blue

4

Các khóa học máy: giải thích toán học

Tôi đang tìm kiếm một khóa học về Machine Learning sẽ cung cấp cho các toán học đằng sau các thuật toán thay vì chỉ đơn giản là dạy cách áp dụng chúng. Tôi đã xem Udacity Into to Machine Learning và khóa học của Andrew Ng trên Coursera và …

7 machine-learning references

2

Trong phân loại nhị phân Gaussian Process, tại sao các hàm sigmoid được ưa thích hơn các hàm Gaussian?

Tôi hiện đang nghiên cứu "Các quy trình Gaussian cho học máy" và trong chương 3, họ nói rằng hậu thếp(y∗|X,y,x∗)p(y∗|X,y,x∗)p(y_*|X,\mathbf{y},\mathbf{x}_*)(eq. 3.10) và biến sau tiềm ẩn (eq. 3.9) nói chung không thể giải quyết bằng phương pháp phân tích, do khả năng sigmoid trong (3.9 ) và hàm sigmoid …

7 machine-learning classification bayesian gaussian-process

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»