«machine-learning» etiketlenmiş sorular

İki çekirdek fonksiyonunun noktasal ürününün bir çekirdek fonksiyonu olduğunu nasıl kanıtlayabilirim?

13 machine-learning  kernel-trick 

İnsanlar sinir ağları hakkında konuştuğunda, "çekirdek boyutu" derken ne anlama geliyor? Çekirdekler benzerlik işlevleridir, ancak çekirdek boyutu hakkında ne diyor?

13 machine-learning  neural-networks 

Tüm aktivasyon katmanları için ReLU kullandığımızda, derin evrişimli sinir ağları için negatif ağırlıklara (yeterli dönemden sonra) sahip olmak mümkün müdür?

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Rastgele ormanlarda yakınlık terimi ile karşılaştım. Ama rastgele ormanlarda ne yaptığını anlayamadım. Sınıflandırma amaçlarına nasıl yardımcı olur?

13 machine-learning  random-forest 

Şu anda başımı t-SNE matematiğinin etrafına sarmaya çalışıyorum . Ne yazık ki, tatmin edici bir şekilde cevaplayamadığım bir soru var: Bir t-SNE grafiğindeki eksenlerin gerçek anlamı nedir? Eğer bu konuda bir sunum yaparsam ya da herhangi bir yayına dahil edersem: Eksenleri uygun şekilde nasıl etiketleyebilirim? Not: Bu Reddit sorusunu okudum …

12 machine-learning  dimensionality-reduction  tsne 

Parti normalizasyonu , derin sinir ağlarında önemli performans iyileştirmeleri ile kredilendirilmiştir. İnternetteki birçok malzeme, aktivasyon bazında nasıl uygulanacağını göstermektedir. Zaten matris cebiri kullanarak backprop uyguladım ve yüksek seviyeli dillerde çalıştığımı Rcpp(yoğun matris çarpımı için (ve sonunda forGPU'lara güvenerek) çalışırken , her şeyi kopyalayıp-döngülere başvurmak muhtemelen kodumu yavaşlatacaktır) büyük bir acıya …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  backpropagation  batch-normalization 

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 . 2 yıl önce kapalı . Şu anda doğrusal bir regresyon sınıfındayım, ancak öğrendiğim şeyin artık modern istatistikler veya makine öğrenimi ile ilgili …

12 regression  machine-learning  linear  teaching 

Kaggle müsabakaları, kalıcı bir test setine göre son sıralamaları belirler. Bekletilen bir test seti bir örnektir; modellenen popülasyonu temsil etmeyebilir. Her sunum bir hipotez gibi olduğundan, rekabeti kazanan algoritma, toplam şans eseri, test setini diğerlerinden daha iyi eşleştirebilir. Başka bir deyişle, farklı bir test seti seçildiyse ve yarışma tekrarlandıysa, sıralama …

12 machine-learning  probability  hypothesis-testing  sample  kaggle 

Bir makine öğrenimi dersinde, PCA'nın ( Temel Bileşen Analizi ) yaygın bir kullanımının diğer makine öğrenimi algoritmalarını hızlandırmak olduğunu öğrendim . Örneğin, bir lojistik regresyon modeli geliştirdiğinizi düşünün. İ için 1'den n'ye kadar bir eğitim setiniz ve x vektörünüzün boyutu çok büyükse (diyelim bir boyutlar), PCA'yı kullanarak daha küçük bir …

12 machine-learning  pca 

Makine öğrenimi üzerinde çalışırken bu kelimeleri gittikçe duyuyorum. Aslında, bazı insanlar denklemlerin düzenleri üzerinde çalışan Fields madalyası kazandılar. Sanırım bu, istatistiksel fizik / matematikten makine öğrenmesine kadar geçen bir terimdir. Doğal olarak, sorduğum bazı insanlar sezgisel olarak açıklayamadı. Düzenlemede bırakma yardımı gibi yöntemlerin biliyorum (=> aşırı sığmayı azalttığını söylüyorlar, ama …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

Bu öğrenme eğrisini oluşturdum ve SVM modelimin önyargı veya varyanstan muzdarip olup olmadığını bilmek istiyorum? Bunu bu grafikten nasıl çıkarabilirim?

12 machine-learning  svm  bias  train 

ML / DL alanından bir yabancı; Tensorflow'a dayanan Udacity Derin Öğrenme kursuna başladı; ödev 3 problemini yapmak 4; öğrenme hızını aşağıdaki yapılandırma ile ayarlamaya çalışmak: Parti büyüklüğü 128 Adım sayısı: 2 dönemi doldurmak için yeterli Gizli katmanların boyutları: 1024, 305, 75 Ağırlık başlatma: std ile normal kesildi. sqrt (2 / …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

Şu anda kendime sınıflandırma yapmayı öğretiyorum ve özellikle üç yönteme bakıyorum: destek vektör makineleri, sinir ağları ve lojistik regresyon. Anlamaya çalıştığım, lojistik regresyonun neden diğer ikisinden daha iyi performans göstereceğidir. Lojistik regresyon anlayışımdan buradaki fikir, lojistik fonksiyonun tüm verilere uymasıdır. Dolayısıyla verilerim ikiliyse, 0 etiketine sahip tüm verilerim 0 değerine …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

I , için açıklayıcı değişkenlerinin bir panelinin yanı sıra ikili sonucuna bağlı değişkenlerin bir vektörüne sahip olduğunu . Bu nedenle , daha önceki bir zamanda değil , yalnızca son zamanında gözlenir . Tamamen genel durum, her seferinde her birim için için birden fazla , ama kısalık için durumuna odaklanalım . …

12 regression  machine-learning  reinforcement-learning 

Makine öğreniminde yeniyim, bu yüzden bazı literatür bulmaya çalışıyorum ama ne için Google'dan emin olamıyorum. Verilerim aşağıdaki biçimde: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User C performs Action X User A performs Action Y User B performs Action Z ... …

12 machine-learning  cross-correlation