«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Kement için farklı uygulama yazılımları mevcuttur . Bayes yaklaşımı ve farklı forumlarda sıkça yaklaşan yaklaşım hakkında çok şey biliyorum. Benim sorum kemente çok özgü - Baysian kementinin normal kemente göre farklılıkları ve avantajları nelerdir ? Paketteki iki uygulama örneği: # just example data set.seed(1233) X <- scale(matrix(rnorm(30),ncol=3))[,] set.seed(12333) Y <- …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

Bu ikisi gibi 50.000 imge var: Veri grafiklerini gösteriyorlar. Bu görüntülerden özellikler çıkarmak istedim, böylece Theano (deeplearning.net) tarafından sağlanan otomatik kodlayıcı kodunu kullandım. Sorun şu ki, otomatik kodlayıcılar herhangi bir özellik öğrenmiyor gibi görünüyor. RBM'yi denedim ve aynı. MNIST veri kümesi hoş özellikler sağlıyor ancak verilerim hiçbir sonuç vermedi. Aşağıdaki …

24 machine-learning  neural-networks  feature-construction  rbm  autoencoders 

Bir sınıflandırıcının belirli bir veri setindeki performansını değerlendirmek ve diğer sınıflayıcılarla karşılaştırmak için en uygun örnekleme yöntemi nedir? Çapraz onaylama standart bir uygulama gibi görünmektedir, ancak .632 önyükleme gibi yöntemlerin daha iyi bir seçim olduğunu okudum. Bir takip olarak: Performans ölçütü seçimi cevabı etkiler mi (doğruluk yerine AUC kullanırsam)? Nihai …

24 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  bootstrap 

Zaman serisi analizi yapmaya çalışıyorum ve bu alanda yeniyim. 2006-2009 yılları arasında günlük bir etkinlik sayım var ve buna bir zaman serisi modeli uydurmak istiyorum. İşte kaydettiğim ilerleme: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Sonuçta elde ettiğim komplo: Verilerde mevsimsellik ve eğilim olup olmadığını doğrulamak için bu yazıda belirtilen adımları takip ediyorum …

24 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

Bir model yapıyorum ve coğrafi konumumun hedef değişkenimi tahmin etmede çok iyi olacağını düşünüyorum. Kullanıcılarımın her birinin posta kodunu aldım. Yine de, modelimde posta kodunu tahmin özelliği olarak eklemenin en iyi yolu hakkında tam olarak emin değilim. Posta kodu bir sayı olmasına rağmen, sayı yukarı ya da aşağı giderse bir …

24 machine-learning  feature-construction  many-categories 

PCA hakkında birkaç ders önce sınıfta öğrendim ve bu büyüleyici konsept hakkında daha fazla şey kazarak, seyrek PCA hakkında bilgi sahibi oldum. Sormak istedim, yanlış değilsem, PCA'nın seyrek olduğu şey budur: PCA'da, değişkenli veri noktalarınız varsa, PCA'yı uygulamadan önce her veri noktasını boyutlu alanda temsil edebilirsiniz . PCA'yı uyguladıktan sonra, …

24 machine-learning  pca  sparse 

x,y∈RnφK(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}ϕϕ\phi Ben de olmadığını bilmek istiyorum nerede . Şimdi, bunun eşit olmadığını düşünüyorum, çünkü bir çekirdek kullanmak, doğrusal sınıflayıcının çalışmadığı durumu ele alır. x'i sonsuz bir alana biliyorum . Bu yüzden hala doğrusal kalırsa, kaç boyut olursa olsun, svm hala iyi bir sınıflandırma yapamaz. ci∈Rϕ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right)ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

Daha iyi (Convnet veya TensorFlow gibi) kütüphanelere bağlı olmayan Python kodunu yazarak kıvrımlı sinir ağlarını daha iyi anlamaya çalışıyorum ve ne zaman çekirdek matris için değerleri seçmek için literatürde sıkışıp kalıyorum görüntü üzerinde evrişim yapmak. Bir CNN katmanları gösteren aşağıdaki resimde özellik haritaları arasındaki adımda uygulama ayrıntılarını anlamaya çalışıyorum . …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

Şimdiye kadar gördüğüm her kitapta ML algoritmaları ve bunların nasıl uygulanacağı açıklanmaktadır. Ayrıca bu algoritmaların davranışları için teoremler ve kanıtlar oluşturan bir ders kitabı var mı? örneğin , gradyan iniş koşulları altında daima yol açacağını belirtmek ?x , y, zx,y,zx,y,zA , B , Cbir,B,CA,B,C

23 machine-learning  mathematical-statistics  references  algorithms 

Makine öğrenme tekniklerini kullanarak yordayıcı bir model oluştururken, keşifsel veri analizi (EDA) yapmanın amacı nedir? Model oluşturma ve model oluşturma özelliklerine doğrudan atlamak uygun mudur? EDA'da tanımlayıcı istatistikler nasıl önemlidir?

23 machine-learning  predictive-models  descriptive-statistics  eda 

Makine öğrenmesi için optimizasyon teknikleri üzerine biraz araştırma yapıyorum, ancak diğer optimizasyon problemleri açısından çok sayıda optimizasyon algoritması tanımladığımı şaşırdım. Aşağıdaki bazı örnekler göstermektedir. Örneğin https://arxiv.org/pdf/1511.05133v1.pdf Her şey güzel ve iyi görünüyor ama sonra bu yoktur argminxargminx\text{argmin}_x in zk + 1zk+1z^{k+1} güncellemesi .... böylece algoritma nedir bunun için çözer argminargmin\text{argmin} …

23 machine-learning  svm  optimization 

Eğitim setinde birkaç model eğittiğimi varsayalım, çapraz doğrulama setini ve test setinde ölçülen performansı kullanarak en iyisini seçtim. Şimdi son bir modelim var. Mevcut tüm verilerime veya sadece eğitim setinde eğitilmiş gemi çözümüne bakmalı mıyım? İkincisi, öyleyse neden? GÜNCELLEME: P.Windridge'in de belirttiği gibi, yeniden eğitilmiş bir modelin nakliyesi, temel olarak, …

23 machine-learning  validation  regression-strategies 

Son zamanlarda koşuyor ve tensör akışını öğreniyordum ve nasıl yorumlayacağımı bilmediğim birkaç histogram aldım. Genellikle çubukların yüksekliğini frekans (veya göreceli frekans / sayım) olarak düşünüyorum. Ancak, her zamanki histogramda olduğu gibi çubuklar olmadığı ve her şeyin gölgeli olduğu gerçeği beni şaşırtıyor. Aynı zamanda aynı anda birçok satır / yükseklik var …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Bazı açılardan bu, math.stackexchange'teki bir el kitabımdır ve bu sitenin geniş bir izleyici kitlesi sağlayabileceği hissine sahibim. Makine öğrenmeye matematiksel bir giriş yapıyorum. Özellikle, bulunabilecek birçok literatür göreceli olarak kesin değildir ve pek çok sayfa herhangi bir içerik olmadan harcanmaktadır. Bununla birlikte, böyle bir literatürden yola çıkarak , Bishop'ın örüntü …

23 machine-learning  references  pac-learning 

Bir dizi açık uçlu makalenin içeriği hakkında biraz bilgi edinmek istediğim bir proje üzerinde çalışıyorum. Bu özel projede 148 kişi, daha büyük bir deneyin parçası olarak varsayımsal bir öğrenci organizasyonu hakkında yazılar yazdı. Alanımda (sosyal psikoloji), bu verileri analiz etmenin tipik yolu, makaleleri elle kodlamak olsa da, bunu nicel olarak …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process