«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Verilerimi kümelemek için K-araçlarını kullanıyorum ve "en uygun" küme numarasını önermek için bir yol arıyordum. Boşluk istatistikleri, iyi bir küme numarası bulmanın yaygın bir yolu gibi görünmektedir. Herhangi bir nedenle 1'i optimum küme numarası olarak döndürür, ancak verilere baktığımda 2 küme olduğu açıktır: Ben R boşluğu şöyle çağırır: gap <- …

19 r  machine-learning  clustering  k-means 

SVM veya Sinir Ağını kullanmak için, kategorik değişkenleri sayısal değişkenlere dönüştürmesi (kodlaması) gerekir, bu durumda normal yöntem 0-1 ikili değerleri, k. Kategorik değeri (0,0, .. olarak dönüştürülür) kullanmaktır. ., 1,0, ... 0) (1, k-th konumundadır). Bunu yapmak için başka yöntemler var mı, özellikle de 0-1 gösteriminin Sinir Ağı'nda oldukça istenen …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

İnsanların sinir ağları hakkında, ne yaptığını veya ne anlama geldiğini anlamadığınız bir kara kutu gibi konuştuğunu sık sık duyuyorum. Aslında bunun ne anlama geldiğini anlayamıyorum! Geri yaymanın nasıl çalıştığını anlarsanız, o zaman bir kara kutu nasıl olur? Onlar, ağırlıkların nasıl hesaplandığını veya neyi anlamadığımızı mı kastediyorlar?

19 machine-learning  neural-networks 

Herkesin bildiği gibi, özellik mühendisliği makine öğrenimi için son derece önemlidir, ancak bu alanla ilişkili çok az malzeme buldum. Kaggle'daki çeşitli yarışmalara katıldım ve bazı durumlarda iyi özelliklerin iyi bir sınıflandırıcıdan daha önemli olabileceğine inanıyorum. Özellik mühendisliği hakkında herhangi bir öğretici bilen var mı, ya da bu saf deneyim mi?

19 machine-learning  references  feature-construction 

Bir dönemin sonunda bir öğrencinin başarı olasılığını tahmin eden öngörülü bir model inşa ediyorum. Öğrencinin başarılı veya başarısız olup olmadığı, başarının genellikle kursu tamamlamak ve mümkün olan toplam puanların% 70'ini veya daha fazlasını elde etmek olarak tanımlandığı ile ilgileniyorum. Modeli yerleştirdiğimde, daha fazla bilgi elde edildikçe başarı olasılığı tahmininin zaman …

19 time-series  machine-learning  logistic 

Tüm kaynaklar güncellendiğinde son düzenleme: Bir proje için, sınıflandırma için makine öğrenimi algoritmaları uyguluyorum. Zorluk: Oldukça sınırlı etiketlenmiş veriler ve çok daha fazla etiketlenmemiş veriler. Hedefler: Yarı denetimli sınıflandırma uygulayın Bir şekilde yarı denetimli etiketleme işlemi uygulayın (aktif öğrenme olarak bilinir) EM, Transductive SVM veya S3VM (Yarı Denetimli SVM) veya …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

Veri kümesinin hangi özelliklerinin / değişkenlerinin k-ortalamaları küme çözümü içinde en önemli / baskın olduğunu belirlemenin bir yolu var mı?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Çok katmanlı algılayıcıda (MLP) kullanılan geri yayılım algoritması üzerinde hafif bir karışıklık var . Hata, maliyet fonksiyonu tarafından ayarlanır. Geri çoğaltmada, gizli katmanların ağırlığını ayarlamaya çalışıyoruz. Anlayabildiğim çıkış hatası, yani e = d - y[Abonelikler olmadan]. Sorular: Gizli katman hatası nasıl alınır? Kişi nasıl hesaplar? Geri çoğaltırsam, uyarlanabilir bir filtrenin …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Kayıp fonksiyonunun amacının ne olduğunu kavramaya çalışıyorum ve bunu tam olarak anlayamıyorum. Yani, anladığım kadarıyla kayıp fonksiyonu, yanlış bir kararın "maliyetini" ölçebileceğimiz bir tür metrik sunmaktır. Diyelim ki 30 nesne veri setim var, bunları 20/10 gibi eğitim / test setlerine böldüm. 0-1 kayıp işlevini kullanacağım, bu yüzden sınıf etiketleri setimin …

19 machine-learning  loss-functions 

Regresyon problemi üzerinde çalışarak "haftanın günü" özelliğinin temsilini düşünmeye başladım. Hangi yaklaşımın daha iyi performans göstereceğini merak ediyorum: bir özellik; Pazartesi için 1/7 değeri; Salı için 2/7 ... 7 özellik: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) Pazartesi için; (0, 1, 0, 0, 0, 0, 0) Salı günü ... Ağ …

19 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

Stokastik gradyan inişinin rastgele bir davranışa sahip olduğunu biliyorum, ama nedenini bilmiyorum. Bununla ilgili bir açıklama var mı?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

Alexandru Niculescu-Mizil ve Rich Caruana'nın " Kalibre Edilmiş Olasılıkları Artırmaktan Elde Etme " adlı makalesini ve bu konudaki tartışmayı okudum . Bununla birlikte, hala çok sınıflı güçlendirici sınıflandırıcımın (karar kütükleri ile hafifçe artırın) çıktısını kalibre etmek için lojistik veya Platt'ın ölçeklendirmesini anlamakta ve uygulamakta sorun yaşıyorum . Genelleştirilmiş doğrusal modellere …

19 machine-learning  boosting 

"Feature space "'nin tanımı nedir? Örneğin, SVM'leri okurken "özellik alanına eşleme" hakkında okudum. CART hakkında okurken, "özellik alanına bölümleme" hakkında okudum. Neler olduğunu anlıyorum, özellikle de CART için, ama kaçırdığım bir tanım olduğunu düşünüyorum. "Özellik alanı" nın genel bir tanımı var mı? SVM çekirdekleri ve / veya CART hakkında bana …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

Soru biraz garip gelebilir çünkü istatistiksel çıkarımda ve sinir ağlarında yeniyim. Sinir ağlarını kullanan sınıflandırma problemlerinde girişlerinin alanını çıkışlarının alanıyla eşleştiren fonksiyonunu öğrenmek istediğimizi söylüyoruz : x yf∗f∗f^*xxxyyy f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; \theta) = y Parametreleri ( ) doğrusal olmayan bir işlevi modellemek veya bir olasılık yoğunluk işlevini modellemek için mi takıyoruz?θθ\theta Soruyu …

19 machine-learning  neural-networks 

Keras evrişim belgelerinden geçiyordum ve Conv1D ve Conv2D olmak üzere iki tür konvülsiyon buldum. Biraz web araması yaptım ve Conv1D ve Conv2D hakkında anladığım şey bu; Conv1D diziler için kullanılır ve Conv2D görüntüler için kullanılır. Her zaman evrişim sinir ağlarının sadece görüntüler için kullanıldığını düşündüm ve CNN'i bu şekilde görselleştirdim …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras