Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

1

Hồi quy phi tuyến tính không đối xứng với độ không đảm bảo dự đoán (bên cạnh các quy trình Gaussian)

Các lựa chọn thay thế tiên tiến nhất cho Quy trình Gaussian (GP) cho hồi quy phi tuyến tính không đối xứng với độ không đảm bảo dự đoán, khi kích thước của tập huấn bắt đầu trở nên cấm đối với GP vanilla, nhưng nó vẫn không lớn lắm? …

7 regression machine-learning bayesian nonparametric gaussian-process

2

Làm thế nào để bình thường hóa hàng loạt tính toán số liệu thống kê dân số sau khi đào tạo?

Tôi đã đọc bài viết chuẩn hóa hàng loạt (BN) (1) và nó nói: Đối với điều này, khi mạng đã được đào tạo, chúng tôi sử dụng chuẩn hóa bằng cách sử dụng dân số , thay vì mini -batch, thống kê.x^=x−E[x]Var[x]+ϵ−−−−−−−−√x^=x−E[x]Var[x]+ϵ\hat{x} = \frac{x - E[x]}{ \sqrt{Var[x] + \epsilon}} …

7 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network batch-normalization

1

phát hiện ngoại lệ: khu vực dưới đường cong thu hồi chính xác

Tôi muốn so sánh các thuật toán phát hiện ngoại lệ. Tôi không chắc chắn nếu khu vực dưới roc hoặc dưới đường cong thu hồi chính xác là biện pháp để sử dụng. Một thử nghiệm nhanh trong matlab cho tôi kết quả kỳ lạ. Tôi cố gắng để …

7 machine-learning experiment-design roc precision-recall auc

2

Biến đổi Fourier trong Machine Learning

Tôi muốn biết các lĩnh vực cụ thể trong đó phương pháp Fourier được sử dụng trong học máy là gì. Ngoài việc trích xuất tính năng và phân tích quang phổ, tôi muốn biết liệu có bất kỳ thuật toán học tập nào dựa trên các phương pháp Fourier …

7 machine-learning probability fourier-transform

1

Học phân tích chức năng để nghiên cứu hạt nhân

Tôi đang cố gắng tìm hiểu thêm về lý thuyết máy nhân và tôi đã phát hiện ra rằng tôi cần học nhiều toán nền, và vì vậy tôi đang tìm kiếm một số tài nguyên tốt cho việc này. Cụ thể: Tôi đã có cuốn sách Schölkopf và Smola's …

7 machine-learning self-study references kernel-trick

2

chọn các tham số trước cho hỗn hợp biến thiên của Gaussian

Tôi đang thực hiện một hỗn hợp đa dạng vanilla của Gaussian đa biến, theo Chương 10 của Nhận dạng mẫu và Học máy (Giám mục, 2007). Cách tiếp cận Bayes yêu cầu xác định các tham số (hyper) cho Gaussian-inverse-Wishart trước: α0α0\alpha_0 (tham số nồng độ của Dirichlet trước); …

7 machine-learning bayesian prior gaussian-mixture variational-bayes

6

Có hợp lý để nghiên cứu mạng lưới thần kinh mà không có giáo dục toán học?

Với tình trạng hiện đại của các công nghệ và công cụ học máy hiện đại (ví dụ: TensorFlow, Theano, v.v.), có vẻ như ngưỡng nhập cảnh gần đây đã giảm xuống và đủ để có thể lập trình, nói, Python, để xây dựng những điều thú vị. Một nguồn …

7 machine-learning neural-networks deep-learning

2

Xử lý kích thước lô nhỏ trong đào tạo SGD

Tôi đang cố gắng đào tạo một mô hình lớn (mạng sâu sử dụng caffe) bằng cách sử dụng gốc dốc ngẫu nhiên (SGD). Vấn đề là tôi bị hạn chế bởi dung lượng bộ nhớ GPU của mình và do đó không thể xử lý các lô nhỏ lớn …

7 machine-learning neural-networks deep-learning gradient-descent sgd

3

Phần thưởng trung gian có thể được sử dụng trong học tập củng cố?

Có phải thông lệ trong RL chỉ có một phần thưởng được đưa ra khi kết thúc nhiệm vụ không? Hoặc cũng có thể giới thiệu các nhiệm vụ / mục tiêu trung gian, để phản hồi không bị trì hoãn và cần thêm phần thưởng (chức năng)?

7 machine-learning reinforcement-learning

4

Thêm lớp đối tượng mới trong mạng lưới học tập sâu

Giả sử rằng tôi có một mạng lưới học tập sâu được đào tạo có thể phát hiện 10 lớp đối tượng (đường, bầu trời, cây, v.v.) trong hình ảnh. Nó lấy hình ảnh RGB và đưa ra bản đồ xác suất kích thước (img_col, img_row, n_class)và phân đoạn cuối …

7 machine-learning deep-learning image-processing

1

Khi nào nên sử dụng mạng RBF thay vì perceptionron đa lớp?

Tôi hiểu rằng mạng nơ ron chức năng cơ sở xuyên tâm (RBF) thường có 1 lớp ẩn và nó khác với một tri giác đa lớp (MLP) thông qua các chức năng kích hoạt và kết hợp giữa các thứ khác, nhưng làm thế nào để tôi quyết định …

7 machine-learning neural-networks perceptron rbf-network

1

XG Boost vs Rừng ngẫu nhiên để dự báo hồi quy chuỗi thời gian

Tôi đang sử dụng triển khai XGboost và Rừng ngẫu nhiên của R để tạo dự báo trước 1 ngày cho doanh thu. Tôi có khoảng 200 hàng và 50 dự đoán. (Khi tôi đi xa hơn trong thời gian tôi có nhiều dữ liệu hơn nên nhiều hàng hơn). …

7 regression machine-learning time-series random-forest boosting

1

Suy ra các ngày có khả năng dựa trên các ngày liên quan khác trong tập dữ liệu không đầy đủ

Tôi đang thực hiện những bước đầu tiên của tôi trong khoa học dữ liệu và học máy. Tôi đang thử nghiệm một dự án mà tôi không biết ngay cả những cách tiếp cận nào tôi có thể bắt đầu, vì vậy tôi đánh giá cao bất kỳ khách …

7 machine-learning time-series survival interval-censoring pandas

2

nghĩa của 'Monte Carlo' trong câu này

Đây là từ một bài báo 'Thuật toán học tập củng cố ngược' của Ng, Russell (2001) Chúng tôi giả định rằng chúng tôi có khả năng mô phỏng các quỹ đạo trong MDP (từ trạng thái ban đầu ) theo chính sách tối ưu hoặc theo bất kỳ chính …

7 machine-learning terminology monte-carlo reinforcement-learning

2

Làm thế nào tôi có thể đánh giá hiệu suất của một phương pháp học bán giám sát?

Tôi đang làm việc với một nhiệm vụ học tập có giám sát, trong đó tôi chỉ có dữ liệu tích cực và không ghi nhãn (học PU). Tôi đã thử nghiệm một vài thuật toán và muốn đánh giá hiệu suất của chúng. Đối với việc học có giám …

7 machine-learning roc precision-recall model-evaluation semi-supervised

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»