«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Çok sınıflı çok etiketli sınıflandırma, örneğin ikiden fazla etiketin olduğu ve her örneğin birden fazla etiketin bulunduğu sınıflandırma için hassasiyetin nasıl hesaplanacağını ve hatırlama önlemlerinin nasıl olacağını merak ediyorum.

72 machine-learning  classification  precision-recall  multi-class 

Bir yerlerde, çok boyutlu ve seyrek verilere sahip olduğumuzda klasik mesafelerin (Öklid mesafesi gibi) zayıf şekilde ayırt edici hale geldiğini gördüm. Neden? Öklid mesafesinin iyi performans göstermediği iki seyrek veri vektöründen bir örneğiniz var mı? Bu durumda hangi benzerliği kullanmalıyız?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

Veri madenciliği ve makine öğrenmesi o kadar popüler hale gelmiş gibi görünüyor ki, artık hemen hemen her CS öğrencisi sınıflandırıcılar, kümeleme, istatistiksel NLP… vb. Sorum şu: Bir veri madencisinin onu diğerlerinden farklı kılacak beceriler nelerdir? Onu o kadar kolay olmayan, onun gibi biri gibi biri yapması için.

71 machine-learning  data-mining 

Andrew Ng'nin makine öğrenim kursunda , doğrusal regresyon ve lojistik regresyon tanıtıyor ve gradyan iniş ve Newton yöntemini kullanarak model parametrelerine nasıl uyulacağını gösteriyor. Degrade inişinin bazı makine öğrenmesi uygulamalarında (örneğin backpropogation) faydalı olabileceğini biliyorum, ancak daha genel bir durumda, parametreleri kapalı formda çözememeniz için herhangi bir neden var - …

71 regression  machine-learning  logistic  gradient-descent 

Arka fon Network Operations Center'da çalışıyorum, bilgisayar sistemlerini ve performanslarını izliyoruz. İzlenecek kilit ölçütlerden biri, şu anda sunucularımıza bağlı bir dizi ziyaretçi \ müşterisidir. Bunu görünür kılmak için (Ops ekibi) zaman serisi verileri gibi metrikleri topluyoruz ve grafikler çiziyoruz. Grafit bunu yapmamızı sağlıyor, ani düşüşler (çoğunlukla) ve diğer değişiklikler meydana …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Veri kümesini bölmek için uygun bir strateji nedir? Ben şu yaklaşıma ilgili görüşlerinizi (değil gibi bireysel parametrelere test_sizeveya n_iterama kullanılırsa X, y, X_train, y_train, X_test, ve y_testuygun bir şekilde ve sıra mantıklı ise): ( bu örneği scikit-learn belgelerinden uzatarak) 1. Veri kümesini yükleyin from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Sınıfta dengesiz bir veri var ve yükseltilmiş tressin hiperparametrelerini xgboost kullanarak ayarlamak istiyorum. Sorular Xgboost için bir gridsearchcv veya randomsearchcv eşdeğeri var mı? Değilse, xgboost parametrelerini ayarlamak için önerilen yaklaşım nedir?

68 machine-learning  cross-validation  xgboost  boosting 

Bu soru, birkaç yıl önce CV'de sorulmuştu, 1) büyüklük sırasına göre daha iyi hesaplama teknolojisi (örneğin paralel hesaplama, HPC vb.) Ve 2) daha yeni teknikler, örneğin [3] ışığında bir röportaja benziyor. İlk olarak, bazı bağlamlar. Amacın hipotez testi değil, tahmini etkileme değil, görünmeyen test setindeki tahmin olduğunu varsayalım. Bu nedenle, …

67 machine-learning  modeling  feature-selection  model-selection  prediction 

Tekrarlayan sinir ağları "normal" olanlardan bir "hafıza" katmanına sahip olmalarından farklıdır. Bu katman nedeniyle, tekrarlayan NN'lerin zaman serisi modellemesinde yararlı olacağı varsayılmaktadır. Ancak, onları nasıl kullanacağımı doğru anladığımdan emin değilim. Diyelim ki (soldan sağa) şu zaman serisine [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]sahibim: hedefim, inoktaları kullanarak i-1ve i-2her …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

Gaussian ve polinom çekirdekli çekirdek PCA ( 1 , 2 , 3 ) hakkında okuyordum . Gauss çekirdeği görünüşte herhangi bir doğrusal olmayan veriyi istisnai olarak nasıl ayırır? Lütfen sezgisel bir analiz ve mümkünse matematiksel olarak ilgili bir analiz yapın. Gauss çekirdeğinin (ideal ) diğer çekirdeğin sahip olmadığı bir özellik …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

Lojistik sınıflandırıcısındaki fonksiyon seçimine (Softmax vs Sigmoid) ne karar verir? 4 çıkış sınıfı olduğunu varsayalım. Yukarıdaki fonksiyonların her biri, her sınıfın doğru çıktı olma ihtimalini verir. Peki sınıflandırıcı için hangisi?

63 machine-learning  logistic  classification  softmax 

İnsanların 'derin bir inanç' ağına atıfta bulundukları zaman bunun temelde bir sinir ağı olduğu ama çok büyük olduğu izlenimini ediniyorum. Bu doğru mu, yoksa derin bir inanç ağı da algoritmanın kendisinin farklı olduğu anlamına mı geliyor (yani, ileriye dönük sinir ağları değil, belki de geri besleme döngüleri olan bir şey)?

62 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

Modelleri geniş bir veri kümesine sığdırmaya çalışırken, ortak tavsiye, verileri üç bölüme ayırmaktır: eğitim, doğrulama ve test veri kümesi. Bunun nedeni, modellerin genellikle üç "seviye" parametresine sahip olmalarıdır: ilk "parametre", model sınıfıdır (örneğin, SVM, sinir ağı, rasgele orman), ikinci parametre grubu, "düzenlileştirme" parametreleri veya "hiperparametreler" dir ( örneğin, kement ceza …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

Birçok makine öğrenme algoritmasının ortalama iptal ve kovaryans eşitleme ile daha iyi çalıştığını görüyorum. Örneğin, Sinir Ağları daha hızlı birleşme eğilimi gösterir ve K-Means genellikle önceden işlenmiş özelliklerle daha iyi kümeleme sağlar. Bu ön işleme adımlarının ardındaki sezginin performansın yükselmesine neden olduğunu görmüyorum. Biri bunu bana açıklayabilir mi?

61 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

Tahmin edici bir model inşa eden birisine sahip olduğumuzu varsayalım, ancak birinin uygun istatistiksel ya da makine öğrenmesi ilkeleri konusunda tam olarak bilgili olmadığını varsayalım. Belki o kişiye öğrenirken yardımcı oluyoruz veya belki de bu kişi kullanımı en az bilgiyi gerektiren bir çeşit yazılım paketi kullanıyor. Şimdi bu kişi, gerçek …

60 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  out-of-sample