«machine-learning» etiketlenmiş sorular

önsöz Bu uzun bir yazı. Bunu tekrar okuyorsanız, arka plan materyali aynı kalmasına rağmen, soru bölümünü gözden geçirdiğimi lütfen unutmayın. Ek olarak, soruna bir çözüm geliştirdiğime inanıyorum. Bu çözüm gönderinin altında görünür. Özgün çözümümün (bu yazıdan düzenlenmiş; bu çözüm için düzenleme geçmişine bakın) mutlaka yanlı tahminler ürettiğine işaret ettiği için …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc 

Birçok makine öğrenim uygulamasında, veri yükseltme yöntemleri daha iyi modeller oluşturmaya izin verdi. Örneğin, kedi ve köpek görüntüsünün eğitim setini alın . Döndürmek, yansıtmak, kontrastı ayarlamak, vb. İle orijinallerinden ek görüntüler elde etmek mümkündür.100100100 Görüntüler durumunda, veri arttırma nispeten basittir. Ancak, (örneğin) birinin örnek bir eğitim seti ve farklı şeyleri …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

İşbirlikçi filtrelemede, doldurulmamış değerlere sahibiz. Bir kullanıcının bir film izlemediğini varsayalım ve oraya bir 'na' koymamız gerektiğini varsayalım. Eğer bu matrisin SVD'sini alacaksam, o zaman bir sayı koymalıyım - 0 diyelim. Şimdi matrisi çarparsam, benzer kullanıcıları bulmak için bir yöntemim var (hangi kullanıcıların birbirine daha yakın olduğunu bularak) küçültülmüş boyutsal …

21 machine-learning  svd  recommender-system 

Her gözlemin birkaç bin seyrek ve muhtemelen gereksiz sayısal ve kategorik değişkenlere sahip olduğu, günde milyarlarca gözlem ayarında büyük bir veriyi analiz ettiğinizi varsayalım. Diyelim ki bir regresyon problemi, bir dengesiz ikili sınıflandırma problemi ve bir de “hangi tahmin edicilerin en önemli olduğunu bulma” görevi var. Soruna nasıl yaklaşılacağı konusundaki …

21 r  machine-learning  data-mining  large-data 

Herkes arasındaki fark arkasında herhangi bir fikir veya sezgi vardı acaba Bilgi Değişimi ve Rand Index kümelenmemeler karşılaştırmak için. Marina Melia'nın (Çok Değişkenli Analiz Dergisi, 2007) " Kümelemeleri Karşılaştırma - Bilgiye Dayalı Bir Mesafe " adlı makalesini okudum , ancak tanımlardaki farklılığı fark etmekten başka, bilginin varyasyonunun ne olduğunu anlamıyorum. …

21 machine-learning  clustering  metric 

bağlam Bu sitedeki popüler bir soru " Ortak istatistiksel günahlar nelerdir? " Günahların biri varsayarak belirtilen "korelasyon nedensellik ima ..." bağlantısını Ardından, 5 yükseltme ile yapılan yorumlarda şu öneriliyor: "Google'ın yılda 65 milyar ABD doları tutarında bir fark yaratmadığı anlamına geliyor." Bir ışık dalgalanmasını aşırı analiz etme riski altında, bunun …

21 machine-learning  causality 

Neredeyse karşılaştığım her karar ağacı örneği ikili bir ağaç oluyor. Bu oldukça evrensel mi? Standart algoritmaların çoğu (C4.5, CART, vb.) Yalnızca ikili ağaçları destekliyor mu? Topladığım kadarıyla, CHAID ikili ağaçlarla sınırlı değil, ama bu bir istisna gibi görünüyor. Çocuklardan birine iki yönlü bir bölünme izleyen iki yönlü bir bölünme, üç …

21 machine-learning  data-mining  cart 

Not: Dava n >> p İstatistiksel Öğrenme Öğelerini okuyorum ve çapraz doğrulama yapmanın "doğru" yoluyla ilgili çeşitli görüşler var (örneğin sayfa 60, sayfa 245). Spesifik olarak sorum, son modelin (ayrı bir test seti olmadan) k-fold CV kullanarak veya bir model araması yapıldığında önyükleme kullanarak nasıl değerlendirileceğidir? Çoğu durumda (gömülü özellik …

21 machine-learning  model-selection  data-mining  cross-validation 

Bazı eğitim verilerine dayanarak kayıtları 2 kategoride (doğru / yanlış) sınıflandıracak bir program uygulamam gerekiyor ve hangi algoritmaya / metodolojiye bakmam gerektiğini merak ediyordum. Seçilebilecek birçoğu var - Yapay Sinir Ağı, Genetik Algoritma, Makine Öğrenmesi, Bayes Optimizasyonu vs., ve nereden başlayacağımı bilmiyordum. Yani benim sorularım: Sorunum için kullanmam gereken bir …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

Aynı veri kümesine sahip farklı ikili sınıflandırma algoritmaları üzerinde 10 kat çapraz doğrulama yaptım ve hem Mikro hem de Makro ortalamaları aldım. Bunun çok etiketli bir sınıflandırma sorunu olduğu belirtilmelidir. Benim durumumda, gerçek negatifler ve gerçek pozitifler eşit ağırlıklı. Bu, gerçek negatifleri doğru tahmin etmek, doğru pozitifleri doğru tahmin etmek …

21 machine-learning  cross-validation 

Makine öğrenimi ve örüntü tanıma bağlamında Çekirdek Hüner denen bir kavram vardır . Bir işlevin çekirdek işlevi olup olmayacağını belirlemem istendiğinde karşılaşılan sorunlar, tam olarak ne yapılmalı? Önce polinom, RBF ve Gaussian gibi üç veya dört çekirdek işlevi olup olmadığını kontrol etmeli miyim? O zaman ne yapmam gerekiyor? Olumlu kesin …

21 machine-learning  kernel-trick 

Bu sorunun cevabı burada zaten var : Maliyet işlevindeki değişim nasıl olumlu olabilir? (1 cevap) Sinir ağım öğrenmediğinde ne yapmalıyım? (5 cevaplar) Geçen ay kapalı . 4 tip diziyi sınıflandırmak için bir model (Tekrarlayan Sinir Ağı) eğitimi alıyorum. Eğitimimi yürütürken eğitim grubumdaki örneklerin% 90'ından fazlasını doğru bir şekilde sınıflandırdığım noktaya …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

Verilerin birçok özelliği vardır (örneğin 100) ve örnek sayısı 100.000 gibidir. Veriler seyrek. Verileri lojistik regresyon veya svm kullanarak sığdırmak istiyorum. Doğrusal değilse çekirdek hile kullanabilmem için özelliklerin doğrusal mı doğrusal mı olduğunu nasıl bilebilirim?

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

İşte eski sorum Birisinin Gizli Markov modelleri (HMM) ve Partikül Filtresi (PF) arasındaki farkı (herhangi bir fark varsa) ve bunun sonucunda Kalman Filtresini veya hangi koşullar altında hangi algoritmayı kullandığımızı bilip bilmediğini sormak istiyorum. Ben öğrenciyim ve bir proje yapmam gerekiyor, ama önce bazı şeyleri anlamalıyım. Yani, bibliyografyaya göre, her …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Doğrultulmuş doğrusal birimlerin (ReLU), doğrusal ve hesaplanması daha hızlı oldukları için softplus birimlerinin yerini aldıkları sıklıkla belirtilir. Softplus hala spariteyi indükleme avantajına sahip mi yoksa ReLU ile sınırlı mı? Sormamın nedeni, ReLU'nun sıfır eğiminin olumsuz sonuçlarını merak etmem. Bu özellik, yeniden etkinleştirme olasılığını vermenin faydalı olabileceği birimleri sıfırda "yakalamaz" mı?

21 machine-learning  neural-networks