«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Bu terim, yöntemle ilgili iş parçacıklarında sıklıkla görülür . Is karıştırma veri madenciliği ve istatistik öğrenme belirli bir yöntem? Google'dan alakalı bir sonuç alamıyorum. Karıştırma, birçok modelin sonuçlarını karıştırıyor ve daha iyi bir sonuç veriyor. Bu konuda daha fazla bilgi edinmeme yardımcı olan herhangi bir kaynak var mı?

15 machine-learning  data-mining  unsupervised-learning  statistical-learning 

Bir makine öğrenimi kursu okuyorum ve ders slaytlarında önerilen kitapla çeliştiğim bilgiler var. Sorun şudur: üç sınıflandırıcı vardır: daha düşük eşik aralıklarında daha iyi performans sağlayan A sınıflandırıcısı , daha yüksek eşik aralıklarında daha iyi performans sağlayan Sınıflandırıcı B , Sınıflandırıcı C bir p-coin çevirerek ve iki sınıflandırıcıdan seçerek elde …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

Makine Öğreniminde yeniyim. Şu anda 3 sınıftaki küçük metinleri NLTK ve python kullanarak pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırmak için Naive Bayes (NB) sınıflandırıcısı kullanıyorum. Bazı testler yaptıktan sonra, 300.000 örnekten oluşan bir veri kümesiyle (16.924 pozitif 7.477 negatif ve 275.599 nötr), özellik sayısını artırdığımda doğruluk azalır, ancak pozitif ve …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

Kutudan çıktığı en iyi 2 sınıf sınıflandırıcı nedir? Evet, sanırım bu milyon dolarlık bir soru ve evet, ücretsiz öğle yemeği teoreminin farkında değilim ve önceki soruları da okudum: Uygulamanız için en iyi 2 sınıfı sınıflandırıcı nedir? ve En Kötü sınıflandırıcı Yine de konuyla ilgili daha fazla okumak istiyorum. Farklı sınıflandırıcıların …

15 machine-learning  classification  references 

Afinite Yayılım algoritmasını kullanarak olasılık dağılımlarını kümeliyorum ve Jensen-Shannon Divergence'ı mesafe ölçümüm olarak kullanmayı planlıyorum. JSD'nin kendisini mesafe olarak kullanmak doğru mu, yoksa JSD karesi mi? Neden? Birini veya diğerini seçmekten ne gibi farklılıklar doğurur?

15 machine-learning  clustering  entropy  distance-functions 

Bir sınıflandırma bağlamında ilginç öngörücüler izole etmek olduğunda küçük örnek klinik çalışmalarda Rastgele Ormanlar veya cezalandırılmış regresyon (L1 veya L2 cezası veya bunların bir kombinasyonu ile) gibi makine öğrenme tekniklerini uygulamak hakkında ne düşünüyorsunuz? Model seçimi ile ilgili bir soru değil, değişken etki / önem için en uygun tahminlerin nasıl …

15 machine-learning  feature-selection 

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 . 3 yıl önce kapalı . Kurallar: cevap başına bir sınıflandırıcı kabul edersen oy ver kopyaları kaldır / kaldır. başvurunuzu yoruma ekleyin

15 machine-learning  classification  application 

25 dönem boyunca birkaç ürünün (1200 ürün) talebini içeren bir veri setim var ve her bir ürünün gelecek dönem için talebini tahmin etmem gerekiyor. İlk başta, ARIMA kullanmak ve her ürün için bir model eğitmek istedim, ancak ürün sayısı ve (p, d, q) parametrelerinin ayarlanması nedeniyle çok zaman alıcı ve …

15 machine-learning  time-series  arima 

Biz eski defterleri gibi Sinir Ağları edebiyat, biz nöromorfik topolojileri ( "Sinir-Ağı" gibi bir mimariler) ile diğer yöntemleri tanımlamak için olsun. Ve Evrensel Yaklaşım Teoreminden bahsetmiyorum . Örnekler aşağıda verilmiştir. O zaman beni meraklandırıyor: Yapay bir Sinir Ağının tanımı nedir? Topolojisi her şeyi kapsar. Örnekler: Yaptığımız ilk kimliklerden biri, PCA …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

Google'dan buna tatmin edici bir cevap bulamadım . Tabii ki elimdeki veriler milyonlarca mertebede ise, derin öğrenme yoludur. Ve büyük veriye sahip olmadığımda belki de makine öğreniminde diğer yöntemleri kullanmanın daha iyi olduğunu okudum. Verilen neden aşırı uydurmadır. Makine öğrenimi: örn. Verilere bakmak, özellik çıkarma, toplanandan yeni özellikler hazırlamak vb. …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Sorular Ağacın sığ mı yoksa derin mi olduğuna bağlı mı? Yoksa ağacın derinliğine / seviyesine bakılmaksızın bunu söyleyebilir miyiz? Önyargı neden düşük ve varyans yüksek? Lütfen sezgisel ve matematiksel olarak açıklayınız

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

Projemde ikili sınıflandırmayı (1 veya 0) tahmin etmek için bir lojistik regresyon modeli oluşturmak istiyorum. 2'si kategorik olmak üzere 15 değişkenim var, geri kalanı sürekli ve ayrık değişkenlerin bir karışımı. Bir lojistik regresyon modeline uymak için SVM, algılayıcı veya doğrusal programlama kullanarak doğrusal ayrılabilirliği kontrol etmem önerildi. Bu, burada lineer …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

Hangi noktada çok katmanlı sinir ağlarını derin sinir ağları olarak sınıflandırmaya veya başka bir şekilde 'Derin sinir ağındaki minimum katman sayısı nedir?'

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

Makine öğrenimi üzerinde çalışan bir yazılım mühendisiyim. Anladığım kadarıyla, doğrusal regresyon (OLS gibi) ve doğrusal sınıflandırma (lojistik regresyon ve SVM gibi), eğitimli katsayılar ve özellik değişkenleri arasındaki iç ürüne dayalı bir tahmin yapar :w⃗ w→\vec{w}x⃗ x→\vec{x} y^= f( w⃗ ⋅ x⃗ ) = f( ∑benwbenxben)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} = f(\vec{w} \cdot \vec{x}) …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

Makine öğrenimini kullanarak görüntü sınıflandırması yapıyorum. Bazı eğitim verilerim (resimlerim) olduğunu ve verileri eğitim ve doğrulama setlerine böldüğümü varsayalım. Ve ayrıca rastgele döndürmeler ve gürültü enjeksiyonu ile verileri (orijinallerinden yeni görüntüler üretmek) artırmak istiyorum. Güçlendirme çevrimdışı yapılır. Veri güçlendirmeyi yapmanın doğru yolu hangisidir? Önce verileri eğitim ve doğrulama kümelerine ayırın, …

15 machine-learning  classification  cross-validation  dataset  data-augmentation