«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Bir sinir ağını "kandırmak" için el ile çelişen görüntüler hakkında bazı makaleler okudum (aşağıya bakınız). Bunun nedeni, ağların yalnızca koşullu olasılık modellemesi olduğu için mi? Bir ağ ortak olasılığını modelleyebiliyorsa , bu gibi durumlar yine de olur mu?p(y|x)p(y|x)p(y|x)p(y,x)p(y,x)p(y,x) Tahminimce yapay olarak üretilen görüntüler eğitim verilerinden farklı, bu yüzden düşük olasılıkta …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Ne olduğunu ve toplanmaktan ne kadar farklı olduğunu bilmek istiyorum? Varsayalım ki, bunu başarmak için CNN, RNN, vb.Gibi farklı ağlar kullanırsam belirli bir görev için sınıflandırma ve segmentasyonda yüksek doğruluk elde etmek istiyorum. (mimari?) ya da değil?

13 machine-learning  terminology  deep-learning 

Arka plan: Geçenlerde Geoffrey Hinton'un bu mükemmel konuşmasını gördükten sonra evrişimli sinir ağlarını eğitirken veri artırmanın önemini daha derinden anladım . Mevcut nesil evrişimli sinir ağlarının test edilen nesnenin referans çerçevesini genelleştiremediğini ve bir ağın bir nesnenin yansıtılmış görüntülerinin aynı olduğunu gerçekten anlamasını zorlaştırdığını açıklar. Bazı araştırmalar bunu düzeltmeye çalıştı. …

13 machine-learning  deep-learning 

Ben Cox Orantılı Tehlike regresyon & bazı Kaplan-Meier modelleri gibi bu geleneksel istatistiksel modeller bir olay diyelim başarısızlık sonraki geçtiği kadar gün tahmin etmek için kullanılabilir biliyorum vs. yani Survival analizi Sorular GBM, Yapay sinir ağları vb. Makine öğrenimi modellerinin regresyon versiyonu bir olayın gerçekleşmesine kadar geçen günleri tahmin etmek …

13 machine-learning  classification  survival  cox-model  kaplan-meier 

15K etiketli örneklerden (10 gruptan) oluşan bir veri setim var. Boyutların azaltılmasını etiketlerin bilgisini dikkate alan 2 boyuta uygulamak istiyorum. PCA gibi "standart" denetimsiz boyutsallık azaltma tekniklerini kullandığımda, saçılma grafiğinin bilinen etiketlerle ilgisi yok gibi görünüyor. Aradığım şeyin bir adı var mı? Bazı çözüm referanslarını okumak istiyorum.

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis 

Yoshua Bengio'nun derin öğrenme Kitabı'nı okuyordum ve sayfa 224'te yazıyor: Evrişimli ağlar, katmanlarından en az birinde genel matris çarpımı yerine evrişimi kullanan sinirsel ağlardır. bununla birlikte, "matris çarpımını evrişim ile nasıl değiştireceğimin" matematiksel olarak hassas bir şekilde% 100 emin değildim. Beni gerçekten ilgilendiren, 1D'deki giriş vektörleri için bunu tanımlamaktır ( …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

Mükemmel İstatistiksel modellemeyi okuyarak : İki kültür (Breiman 2001) , geleneksel istatistiksel modeller (örneğin, doğrusal regresyon) ve makine öğrenme algoritmaları (örneğin, Torbalama, Rastgele Orman, Artırılmış ağaçlar ...) arasındaki tüm farkı ele geçirebiliriz. Breiman, veri modellerini (parametrik) eleştirir, çünkü gözlemlerin, İstatistikçi tarafından reçete edilen, Doğayı zayıf bir şekilde taklit edebilecek bilinen, …

13 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting  bagging 

Hem özellik seçiminin hem de boyutsallığın azaltılmasının orijinal özellik grubundaki özellik sayısını azaltmayı amaçladığını biliyorum. Her ikisinde de aynı şeyi yapıyorsak, ikisi arasındaki kesin fark nedir?

13 machine-learning  pca  feature-selection  dimensionality-reduction 

Diyelim ki bağımlı . Titizlikle konuşursak,XXXαα\alpha Eğer ve hem de rasgele değişkenlerdir, yazabiliriz ;XXXαα\alphap(X∣α)p(X∣α)p(X\mid\alpha) ancak, rastgele bir değişken ve bir parametreyse, yazmamız gerekir .XXXαα\alphap(X;α)p(X;α)p(X; \alpha) Makine öğrenimi topluluğunun farklılıkları görmezden geldiğini ve terimleri kötüye kullandığını birkaç kez fark ettim . Örneğin, rastgele değişken yerine Dirichlet parametresidir.αα\alpha olmamalı mı ? LDA …

13 machine-learning  terminology 

"İstatistiksel Öğrenime Giriş" i yeni bitirdim . Çeşitli makine öğrenme teknikleri için en iyi ayarlama parametrelerini bulmak için çapraz doğrulamanın kullanılmasının veri gözetlemesinden farklı olup olmadığını merak ettim. Ayar parametresinin hangi değerinin test setinde en iyi tahmin sonucuyla sonuçlandığını tekrar tekrar kontrol ediyoruz. Ulaştığımız ayar parametresi, bu özel test setini …

13 machine-learning  cross-validation 

Makine öğrenimi, CART teknikleri ve benzerleri için oldukça yeniyim ve umarım saflığım çok açık değildir. Rastgele Orman çok düzeyli / hiyerarşik veri yapılarını nasıl işler (örneğin, çapraz düzey etkileşimi söz konusu olduğunda)? Yani, çeşitli hiyerarşik düzeylerde analiz birimleri içeren veri kümeleri ( ör. Okullar içinde yuvalanmış öğrenciler, hem öğrenciler hem …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Kısa süre önce, bu boyutlardaki verileri doğrusallaştırmak amacıyla verileri daha yüksek boyutlu alanlara eşleyen Çekirdek numarasının kullanımını öğrendim. Bu tekniği kullanmaktan kaçınmam gereken durumlar var mı? Sadece doğru çekirdek fonksiyonunu bulmak meselesi mi? Doğrusal veriler için bu elbette yardımcı değildir, ancak doğrusal olmayan veriler için bu her zaman yararlı görünmektedir. …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

Matematikte herhangi bir arka planım yok, ama basit Perceptron'un nasıl çalıştığını anlıyorum ve sanırım bir hiper düzlem kavramını kavradım (bunu bir çizgi ayırırken iki nokta bulutunu birbirinden ayıran 3B alanda geometrik olarak bir düzlem olarak hayal ediyorum 2B alanda iki nokta bulutu). Ancak bir düzlemin veya bir çizginin sırasıyla 3B …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class 

Çeşitli özelliklere dayalı fiyatları tahmin etmek için Random Forests kullanarak regresyon yapıyorum. Kod Python'da Scikit-learn kullanılarak yazılır. Regresyon modeline uyması için değişkenleri kullanmadan önce exp/ kullanmadan dönüştürüp dönüştürmemeye nasıl karar verirsiniz log? Rastgele Orman gibi bir Topluluk yaklaşımı kullanırken gerekli mi?

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

Resmi veya yapılandırılmış bir veri analizi veya makine öğrenimi kursuna (son çevrimiçi teklifler dışında) hiç katılmadım ve bildiklerimin çoğunu okuma ve denemeden öğrendim. İş bulamamaktan çok uzak olduğumu biliyorum. Sorum daha iyi olan şey değil ( bu soru gibi ) , daha ziyade, bir işe başvurabileceğim bir seviyeye ulaşabilir miyim …

13 machine-learning  data-mining  careers