«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Yarı denetimli öğrenme yöntemlerini araştırdım ve "sözde etiketleme" kavramıyla karşılaştım. Anladığım kadarıyla, sözde etiketleme ile etiketlenmiş verilerin yanı sıra etiketlenmemiş veriler kümesine sahip olursunuz. Bir modeli sadece etiketli verilere göre eğitirsiniz. Daha sonra bu ilk verileri, etiketlenmemiş verileri sınıflandırmak (geçici etiketler eklemek) için kullanırsınız. Daha sonra hem etiketlenmiş hem de …

19 machine-learning  semi-supervised 

10. sınıftayım ve makine öğrenimi science fair projesi için veri simülasyonu yapmak istiyorum. Son model hasta verileri üzerinde kullanılacak ve haftanın belirli zamanları arasındaki korelasyonu ve bunun tek bir hastanın verileri içindeki ilaç uyumu üzerindeki etkisini öngörecektir. Bağlılık değerleri ikili olacaktır (0 ilacı almadığı, 1 anlamına geldiği anlamına gelir). Haftanın …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

Zaten veri seçimi tarafından (ağırlıklı olarak) önyargılı verilerle bir Makine Öğrenimi projesi üzerinde çalışıyorum. Bir dizi sabit kodlu kuralınız olduğunu varsayalım. Kullanabileceği tüm veriler zaten bu kurallara göre filtrelenmiş veriler olduğunda, bunun yerine bir makine öğrenme modeli nasıl oluşturulur? Her şeyi açıklığa kavuşturmak için en iyi örnek Kredi Riski Değerlendirmesi …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

Lisansüstü okuldaki fizik profesörlerim ve Noble ödüllü Feynman, harmonik osilatör, sarkaç, topaç ve kara kutu gibi fizikteki temel kavramları ve yöntemleri göstermek için her zaman oyuncak modelleri dediklerini sunacaklardı. Sinir ağlarının uygulanmasının altında yatan temel kavram ve yöntemleri göstermek için hangi oyuncak modelleri kullanılır? (Referanslar lütfen.) Bir oyuncak modeli ile, …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

DeepMind'in Atari video oyunları için Deep Q-Learning ( burada ) makalesinde, eğitim sırasında keşif için epsilon açgözlü bir yöntem kullanıyorlar. Bu, eğitimde bir eylem seçildiğinde, en yüksek q değerine sahip eylem veya rastgele bir eylem olarak seçildiği anlamına gelir. Bu ikisi arasında seçim yapmak rastgele ve epsilon'un değerine dayalıdır ve …

18 machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  deep-rl 

Kapalı . Bu soru görüş temelli . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek gerçekler ve alıntılarla yanıtlanabilmesi için soruyu güncelleyin . 2 yıl önce kapalı . Genel olarak sınıflandırmada ve özellikle SMOTE algoritmasında aşırı örnekleme hakkında ne düşünüyorsunuz? Neden sadece sınıf verilerindeki dengesizliği …

18 machine-learning  classification  oversampling 

Makine öğrenimi öğrenmek için biraz zaman harcıyorum (özyineleme için özür dilerim :) ve çok değişkenli doğrusal regresyon durumunda, regresyon katsayılarını hesaplamak için doğrudan denklem çözme üzerinde Gradient Descent'i seçme kuralının ilgisini çekemedim. Temel kural: özellik sayısı (okuma katsayıları / bağımsız değişkenler) veya bir milyonun üzerindeyse, Gradient Descent ile devam edin, …

18 machine-learning  multiple-regression  large-data 

Hastie ve ark. "İstatistiksel Öğrenmenin Öğeleri" (2. bs.), Bölüm 3: Alt küme seçimi Büzülme yöntemleri Türetilmiş giriş yönlerini kullanan yöntemler (PCR, PLS) Karşılaştırma sadece biraz fikir vermek için çok kaba olabilir. Cevapların sorunun boyutuna ve bunun bilgisayar mimarisine nasıl uyduğuna bağlı olabileceğini düşünüyorum, bu yüzden somut bir örnek için 500 …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

Sınıflandırıcının performansına erişmek için verileri eğitim / test setine bölmem gerektiğini biliyorum. Ama bunu okumak : Bir SVM için manuel olarak ayarlanması gereken C ayarı gibi tahminciler için farklı ayarlar (“hiperparametreler”) değerlendirilirken, tahminci en iyi şekilde performans gösterene kadar parametreler ayarlanabileceğinden, test setinde aşırı uyum riski vardır. Bu şekilde, test …

18 machine-learning  cross-validation 

K = 10 kat ile K-kat çapraz doğrulaması yaptığımı varsayalım. Her kat için bir karışıklık matrisi olacaktır. Sonuçları bildirirken ortalama karışıklık matrisinin ne olduğunu hesaplamalı mıyım yoksa sadece karışıklık matrislerini toplamalı mıyım?

18 machine-learning  cross-validation  accuracy 

Yüksek lisans tezim için, serolojik durumla tanımlanan farklı durumlar arasındaki geçişler için istatistiksel bir model geliştirmeye çalışıyorum. Şimdilik, sorum daha genel / teorik olduğu için bu bağlamda çok fazla ayrıntı vermeyeceğim. Her neyse, sezgim bir Gizli Markov Modeli (HMM) kullanmam gerektiğidir; modelimi formüle etmek için gerekli literatürden ve diğer arka …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

Gauss'luların bir karışımının günlük olasılığını düşünün: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlog⁡f(x(t)|θ)=∑t=1nlog⁡{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} Bu denklemi doğrudan maksimize etmenin niçin hesaplama açısından zor olduğunu merak ediyordum? Neden zor olduğu açık ya da belki de neden zor olduğu hakkında daha titiz bir açıklama üzerinde net bir sezgi arıyordum. Bu problem …

18 machine-learning  gaussian-mixture  expectation-maximization 

ER daha verimli bir uygulama mıdır Extreme Gradient Boosting? Onları uygulayan R paketi var. "Verimlilik" uygulamasını (R'den RandomForest paketi) sadece verimlilik açısından değil, diğer bazı alanlarda da aşan yeni bir algoritma mıdır? Aşırı Rastgele Orman http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-006-6226-1

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest 

Şu anda olduğu gibi, bu soru Soru-Cevap formatımıza uygun değil. Yanıtların gerçekler, referanslar veya uzmanlık tarafından desteklenmesini bekliyoruz, ancak bu soru muhtemelen tartışma, tartışma, oylama veya genişletilmiş tartışma talep edecektir. Bu sorunun çözülebileceğini ve muhtemelen yeniden açılabileceğini düşünüyorsanız, yardım için yardım merkezini ziyaret edin . 7 yıl önce kapalı . …

18 machine-learning  text-mining  natural-language 

"İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları" sayfa 91'den kelimeler var: P-boyutlu giriş uzayındaki K sentroidleri çoğu K-1 boyutlu alt uzayda uzanır ve p, K'den çok daha büyükse, bu boyutta önemli bir düşüş olacaktır. İki sorum var: Neden p-boyutlu girdi uzayındaki K sentroidleri en çok K-1 boyutlu altuzada yayılır? K sentroidleri nasıl bulunur? Kitapta …

18 machine-learning  discriminant-analysis