«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Coursera'nın Makine Öğrenimi kursunda Yapay Sinir Ağları'nı yeni ele aldım ve arkalarında daha fazla teori bilmek istiyorum. Biyolojiyi taklit etme motivasyonunu biraz tatmin edici buluyorum. Yüzeyde, her seviyede ortak değişkenleri doğrusal bir kombinasyonla değiştirdiğimiz görülüyor. Bunu tekrar tekrar yaparak doğrusal olmayan model montajına izin veriyoruz. Bu şu soruyu akla getiriyor: …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

Bu sorunun kesin bir cevabı olmayabilir. Ama geçmişte bir dizi makine öğrenme algoritması kullandım ve Bayesian Ağları hakkında bilgi edinmeye çalışıyorum. Hangi koşullar altında veya Bayesian Network'ü diğer yaklaşımlar üzerinde ne tür problemler için kullanmayı tercih edersiniz?

13 machine-learning  bayesian-network 

LLE için algoritmanın arkasındaki temel prensibin üç adımdan oluştuğunu anlıyorum. Her veri noktasının mahallesini k-nn gibi bir metrik ile bulmak. Her komşu için, komşunun veri noktası üzerindeki etkisini gösteren ağırlıkları bulun. Hesaplanan ağırlıklara dayalı olarak verilerin düşük boyutlu gömülmesini oluşturun. Ancak 2. ve 3. adımların matematiksel açıklaması okuduğum tüm ders …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

Daha önce RBM'lerde sorduğum soruyu takip ediyorum . Onları tanımlayan birçok literatür görüyorum ama hiçbiri gerçekte regresyondan söz etmiyor (etiketli verilerle sınıflandırma bile değil). Yalnızca etiketlenmemiş veriler için kullanıldığını hissediyorum. Regresyonla başa çıkmak için herhangi bir kaynak var mı? Yoksa gizli katmanın üstüne başka bir katman eklemek ve CD algoritmasını …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

Özellik değerlerine sahip proteinler listem var. Örnek bir tablo şöyle görünür: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Satırlar proteinlerdir ve sütunlar özelliklerdir. Ayrıca etkileşime giren proteinler listem var; Örneğin Protein3, Protein4 Protein1, Protein2 Protein4, Protein1 Sorun : Bir ön analiz için protein etkileşimlerinde hangi özelliklerin en çok katkıda bulunduğunu bilmek istiyorum. …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks 

Üst üste binen iki sınıflı bir veri setim var, her sınıfta yedi nokta, iki boyutlu uzayda noktalar var. R, ve ben bu sınıflar için ayrı bir köprü oluşturmak svmiçin e1071paketten çalışıyorum . Aşağıdaki komutu kullanıyorum: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = 50000) burada …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

Örneğin, ev fiyatlarını tahmin etmek ve evin uzunluğunu ve genişliğini iki girdi özelliğine sahip olmak ister. Bazen, alan gibi uzunluk * genişlik olan 'türetilmiş' polinom girdi özellikleri de bulunur. 1) Türetilmiş özellikleri dahil etmenin anlamı nedir? Bir sinir ağı eğitim sırasında uzunluk, genişlik ve fiyat arasındaki bağlantıyı öğrenmemeli midir? Üçüncü …

13 machine-learning  neural-networks 

Ben bu sitede okumak görünüşe Kinect kullandığı rasgele ormanlar Algoritma bir şekilde makine öğrenme için. Herkes rastgele ormanları ne için kullandığını ve yaklaşımlarının nasıl çalıştığını açıklayabilir mi?

13 machine-learning  random-forest  application 

Tavsiye sistemi geliştirmeye uygulanabilecek iyi bilgilere sahip bir kitap önerebilir misiniz?

13 machine-learning  references  recommender-system 

SVM hakkında sahip olduğum sınırlı bilgi ile, kısa ve şişman bir veri matrisi (birçok özellik ve çok fazla örnek değil) iyidir , ancak büyük veriler için iyi değildir.XXX Ben bir nedeni Çekirdek Matrix anlamak bir olduğunu matrisi, verilerdeki durumlarda sayısıdır. 100K verisi varsa, çekirdek matrisi elemente sahip olacak ve ~ …

13 machine-learning  svm  large-data 

Bir sürü param için ızgara araması yaptım. İkili sınıflandırma yapan bir Keras sinir ağı için en iyi parametreleri bulmaya çalışıyorum. Çıktı 1 veya 0'dır. Yaklaşık 200 özellik vardır. Bir ızgara araması yaptığımda, bir sürü model ve parametreleri aldım. En iyi model şu parametrelere sahipti: Epochs : 20 Batch Size : …

13 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

Sorum şu gerçeğe dayanıyor. Makine öğrenimi ile ilgili yayınların yanı sıra bloglar, dersler ve kitaplar okuyorum. Benim izlenimim, makine öğrenimi uygulayıcılarının, istatistikçilerin / ekonometrilerin önem verdiği birçok şeye kayıtsız görünmeleridir. Özellikle, makine öğrenimi uygulayıcıları çıkarım üzerine tahmin doğruluğunu vurgular. Böyle bir örnek Andrew Ng'nin Coursera'da Machine Learning'i alırken oldu . …

13 machine-learning  self-study  inference 

Makine öğreniminde , bir sistemin iki kategori arasında ne kadar iyi ayrım yapabileceğini özetlemek için ROC eğrisinin altındaki alanı (genellikle AUC veya AUROC olarak kısaltılır ) kullanabiliriz. Sinyal algılama teorisinde genellikle (hassasiyet indeksi) benzer bir amaç için kullanılır. İkisi yakından bağlantılıdır ve bazı varsayımların karşılanması durumunda birbirlerine eşdeğer olduklarına inanıyorum …

13 machine-learning  roc  auc  signal-detection  d-prime 

Stokastik degrade iniş yaparken minibatch boyutu seçimini inceleyen literatür var mı? Deneyimlerime göre, genellikle çapraz doğrulama veya değişen başparmak kuralları kullanılarak bulunan ampirik bir seçim gibi görünüyor. Doğrulama hatası azaldıkça minibatch boyutunu yavaşça arttırmak iyi bir fikir mi? Bunun genelleme hatası üzerinde ne gibi etkileri olur? Son derece küçük bir …

13 machine-learning  gradient-descent  hyperparameter  deep-learning 

GPML kullanarak çok boyutlu çıktıda (muhtemelen ilişkili) Gauss Süreci Regresyonu gerçekleştirmenin bir yolu var mı ? In demo komut sadece bir 1D örnek bulabiliriz. Bir benzer soru CV üzerinde çok boyutlu girdinin ele almaktadır durumda. Bir şey bulabileceğimi görmek için kitaplarını inceledim. In 9 bölümde bu kitapta (bölüm 9.1), onlar …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes