«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Yakın tarihli bir collokonyumda konuşmacının özeti, makine öğrenmeyi kullandıklarını iddia etti. Konuşma sırasında, makine öğrenmeyle ilgili tek şey, verileri üzerinde doğrusal regresyon gerçekleştirmeleriydi. 5D parametre alanındaki en uygun katsayıları hesapladıktan sonra, bir sistemdeki bu katsayıları diğer sistemlerin en uygun katsayılarıyla karşılaştırdılar. Doğrusal regresyon makinesi ne zaman öğrenme , sadece en …

90 regression  machine-learning  multiple-regression  terminology  definition 

K-araçlarının denetlendiğini ve kümelenme vb. İçin kullanıldığını ve k-NN'nin denetlendiğini biliyorum. Ama ikisi arasındaki somut farklılıkları bilmek istedim?

86 machine-learning  k-means  k-nearest-neighbour 

Farklı çapraz doğrulama yöntemleri, model varyansı ve önyargı açısından nasıl karşılaştırılır? Sorumu kısmen bu konuya göre motive ediyor: katlı çapraz onaylamada en uygun kıvrım sayısı : bir kez dışarıda bırakılan CV her zaman en iyi seçenek midir? KKK. Buradaki cevap, bir kez dışarı bırakılan çapraz doğrulama ile öğrenilen modellerin normal …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

Tanh aktivasyon fonksiyonu: t a n s ( x ) = 2 ⋅ σ( 2 x ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Burada , sigmoid fonksiyonu, aşağıdaki gibi tanımlanır: .σ ( x ) = E xσ( x )σ(x)\sigma(x) σ( x …

82 machine-learning  neural-networks  optimization  cost-maximization 

Sık sık "kapalı form çözümü" terimi ile karşılaştım. Kapalı formda bir çözüm ne demektir? Belirli bir problem için yakın formlu bir çözüm bulunup bulunmadığı nasıl belirlenir? Çevrimiçi arama yaparken, bazı bilgiler buldum, ancak istatistiksel ya da olasılıksal bir model / çözüm geliştirme bağlamında hiçbir şey bulamadım. Regresyonu çok iyi anlıyorum, …

82 regression  machine-learning  probability  terminology  stochastic-processes 

Makine öğreniminde insanlar nesnel işlev, maliyet işlevi, kayıp işlevi hakkında konuşurlar. Onlar sadece aynı şeyin farklı isimleri mi? Onları ne zaman kullanmalı? Her zaman aynı şeyi ifade etmiyorlarsa, farklar nelerdir?

80 machine-learning  terminology  artificial-intelligence 

Yapay zeka web sitesi politika dışı ve politika dışı öğrenmeyi şu şekilde tanımlamaktadır: "Politika dışı bir öğrenci, aracı kurumun eylemlerinden bağımsız olarak en uygun politikanın değerini öğrenir. Q-öğrenme, politika dışı bir öğrencidir. Politikaya dayalı bir öğrenci, araştırma adımları dahil olmak üzere, aracı tarafından yürütülen politikanın değerini öğrenir ." Bu konudaki …

78 machine-learning  reinforcement-learning  artificial-intelligence 

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Bir Destek Vektörü Makinelerinin amacının, bir girişin birkaç farklı sınıfa sınıflandırılması açısından ne anlama geldiğinin temellerini anlıyorum; Yeni başlayanlar için biraz Slack Değişkenleri ile kafam karıştı. Amaçları nedir? Bir ayakkabının iç tabanına yerleştirdiğim sensörlerden basınç ölçümleri aldığım bir sınıflandırma problemi yapıyorum. Basınç verileri kaydedilirken bir konu birkaç dakika oturacak, duracak …

76 machine-learning  classification  svm 

Özellik seçimi ve makine öğrenmesi konusunda kafam biraz karıştı ve bana yardım edip edemeyeceğinizi merak ediyordum. İki gruba ayrılan ve 1000’lik özelliklere sahip bir mikro dizi veri setine sahibim. Amacım, teorik olarak bu örnekleri en iyi şekilde sınıflandırmak için diğer veri setlerine uygulayabileceğim bir imzayla az sayıda gen (özelliklerim) (10-20) …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

Yana Lojistik Regresyon istatistiksel edilir sınıflandırma modeli kategorik bağımlı değişkenler ile uğraşan, neden çağrılmaz Lojistik Sınıflandırması ? Sürekli bağımlı değişkenlerle uğraşan modellere "Regresyon" adı verilmeli midir?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

Rastgele orman algoritmasını, iki grubun sağlam bir sınıflandırıcısı olarak, 1000'li özelliklere sahip bir mikro dizi çalışmasında kullanıyorum. Rastgele ormanı sunmanın en iyi yolu nedir, böylece bir makalede tekrarlanabilir kılmak için yeterli bilgi olacak? Az sayıda özellik varsa, aslında ağacı çizmek için R'de bir çizim yöntemi var mı? OOB hata oranı …

75 r  machine-learning  classification  random-forest  microarray 

Makine Öğrenimi derslerini çevrimiçi olarak alıyorum ve hipotezdeki en uygun değerleri hesaplamak için Gradient Descent'i öğrendim. h(x) = B0 + B1X değerleri aşağıdaki formüle göre kolayca bulabiliyorsak neden Gradient Descent kullanmamız gerekiyor? Bu da ileri ve kolay görünüyor. ancak GD'nin değeri elde etmek için çoklu yinelemeye ihtiyacı var. B1 = …

73 regression  machine-learning  gradient-descent 

Bir süredir veri madenciliği ve makine öğrenimi ile çok ilgilenmiştim , kısmen okulda o alanda yoğunlaştığım için, aynı zamanda sadece programlamadan biraz daha fazla düşünce gerektiren sorunları çözmeye çalışırken gerçekten çok daha heyecanlı olduğum için bilgi ve kimin çözümü çok formlara sahip olabilir. Araştırmacı / bilim adamı geçmişim yok, veri …

73 machine-learning  data-mining  careers  phd 

Son yıllarda, evrişimli sinir ağları (ya da genel olarak derin sinir ağları) , 4 uzayda 7 katmandan ( AlexNet ) 1000 katmana ( Artık Ağlar) kadar uzanan son teknoloji ağlarla daha da derinleşmiştir . yıl. Daha derin bir ağdan gelen performanstaki artışın arkasındaki neden, daha karmaşık, doğrusal olmayan bir fonksiyonun …

73 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network