«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Thompson Sampling'i ve nasıl çalıştığını anlayamıyorum . Multi Arm Bandit hakkında okuyordum ve Üst Güven Sınırlı Algoritmayı okuduktan sonra, birçok metin Thompson Sampling'in UCB'den daha iyi performans gösterdiğini öne sürdü. Layman'ın ya da basit bir ifadeyle Thompson Sampling nedir? Daha fazla bilgi için referans makaleler sunmaktan çekinmeyin.

14 machine-learning  definition  multiarmed-bandit 

Bir kullanıcıya film önermek için dinamik bir model uygulamak istiyorum. Kullanıcı her film izlediğinde veya derecelendirdiğinde öneri güncellenmelidir. Basit tutmak için iki faktörü hesaba katmayı düşünüyorum: kullanıcı tarafından diğer filmlerin geçmiş derecelendirmeleri kullanıcının geçmiş filmleri izlediği zaman Böyle bir model nasıl kurulur ve akademik literatür ne önerir? Bu alanda yeniyim …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

Soru: Bir NN'yi yalnızca sayıların kendileri olarak girerek tek ve çift sayıları ayırt etmek üzere eğitmek mümkün müdür? Aşağıdaki veri kümesi var: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 İki giriş nöronu (biri değişken sayı, diğeri önyargı …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

K-ortalamaları ve diğer ilgili algoritmalar için kümelenme, noktalar arasındaki mesafenin hesaplanmasına dayanmaktadır. Onsuz çalışan bir tane var mı?

14 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

MNIST basamak tanıma görevinin "permütasyon değişmez" terimini gördüm. Bu ne demek?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

Tavsiye sistemlerinde Faktorizasyon Makineleri terimiyle karşılaştım. Matris Faktorizasyonunun tavsiye sistemleri için ne olduğunu biliyorum, ancak Faktorizasyon Makinalarını hiç duymadım. Peki fark nedir?

14 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Scikit Learn'ün Model Seçimi sayfasındaki iç içe çapraz doğrulamanın kullanıldığından bahsedilir: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) İki çapraz doğrulama döngüsü paralel olarak gerçekleştirilir: biri GridSearchCV tahmincisi tarafından gama ayarlamak için, diğeri cross_val_score tarafından tahmincinin tahmin performansını ölçmek için. Elde edilen puanlar, yeni verilerdeki tahmin …

14 machine-learning  cross-validation  scikit-learn 

Boyutsallığın lanetini anlamakta zorlanıyorum. Özellikle, scikit-learnpython öğretici yaparken onunla karşılaştım . Birisi aşağıdakileri daha basit bir şekilde açıklayabilir mi? Üzgünüm en uzun süredir anlamaya çalışıyorum ve verimli bir KNN tahmincisi elde etmek için eğitim örneklerinin sayısının nasıl hesaplandığını anlayamıyorum? İşte açıklama: Bir tahmincinin etkili olabilmesi için, komşu noktalar arasındaki mesafenin, …

14 machine-learning 

Markov zinciri Monte Carlo'nun (MCMC) çeşitli uygulamaları hakkında iyi özetler (yorumlar, kitaplar) var mı? Uygulamada Markov Zinciri Monte Carlo'yu gördüm , ancak bu kitaplar biraz eski görünüyor. Makine öğrenimi, bilgisayarla görme ve hesaplamalı biyoloji gibi alanlarda MCMC'nin çeşitli uygulamaları hakkında daha fazla güncelleme kitabı var mı?

14 machine-learning  mcmc  inference  references  application 

Andrew Ng'in Stanford'daki ücretsiz çevrimiçi makine öğrenimi kursundaki videolardan geçiyorum . Degrade İnişi, bunu yapmak için Octave'de lineer regresyon ve yazma fonksiyonlarını çözmek için bir algoritma olarak tartışır. Muhtemelen R'de bu işlevleri yeniden yazabilirim, ama sorum şu ki, lm () işlevi zaten doğrusal regresyonun çıktısını vermiyor mu? Neden kendi degrade …

14 r  regression  machine-learning  gradient-descent 

Veri madenciliği hakkında okumaya başlayacak bir acemiyim. Temel yapay zeka ve istatistik bilgim var. Birçoğu makine öğreniminin veri madenciliğinde de önemli bir rol oynadığını söylediği için, veri madenciliğine devam edebilmek için makine öğrenimi hakkında okumak gerekli mi?

14 machine-learning  references  data-mining 

Rastgele bir orman, torbalama kavramını takip eden karar ağaçlarının bir koleksiyonudur. Bir karar ağacından bir sonraki karar ağacına geçtiğimizde, son karar ağacı tarafından öğrenilen bilgiler bir sonrakine nasıl ilerler? Çünkü, anlayışım gereği, her karar ağacı için oluşturulan ve bir sonraki karar ağacı yanlış sınıflandırılmış hatadan öğrenmeye başlamadan önce yüklenen eğitimli …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

Benim sorum: Rasgele orman, neden ağaç düzeyinde değil de her ağaçtaki düğüm düzeyinde bölünmeye yönelik özelliklerin rastgele alt kümelerini ele alıyor ? Arka plan: Bu bir tarih sorusu. Tin Kam Ho , 1998'de her ağacın büyümesi için kullanılacak bir özellik alt kümesini rastgele seçerek "karar ormanları" oluşturma üzerine bu makaleyi …

14 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance  history 

100 vakadan oluşan bir test setim ve iki sınıflandırıcım var. Her iki sınıflandırıcı için tahminler ve ROC AUC, duyarlılık ve özgüllük hesapladım. Soru 1: Tüm puanlara (ROC AUC, duyarlılık, özgüllük) göre birinin diğerinden önemli ölçüde daha iyi olup olmadığını kontrol etmek için p-değerini nasıl hesaplayabilirim? Şimdi, 100 vakanın aynı test …

14 machine-learning  statistical-significance  roc  auc  sensitivity-specificity 

Bu, Evrimsel Ağları Kullanarak Verimli Nesne Yerelleştirmesi'ne başvurmaktır ve anladığımdan ayrılma 2B'de uygulanır. Keras'tan Mekansal 2D Bırakmanın nasıl uygulandığına ilişkin kodu okuduktan sonra, temelde rastgele bir ikili şekil maskesi [batch_size, 1, 1, num_channels] uygulanır. Ancak, bu uzamsal 2D Bırakma, şekil [batch_size, yükseklik, genişlik, num_kanallar] giriş evrişim bloğuna tam olarak ne …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout