«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Makine öğrenimini keşfettiğim gibi farklı ilginç teknikler görüyorum: algoritmaları otomatik olarak grid search, Daha doğru aynı "tip" farklı algoritmalar kombinasyonu ile sonuçlarını en olsun boosting, O en, (algoritmaların fakat aynı tip) farklı algoritmalar kombinasyonu ile daha doğru sonuçlar elde stacking, ve muhtemelen daha fazlasını keşfetmem gerek ... Sorum şu: tüm …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

Radyal Temel Fonksiyon Sinir Ağlarına baktığımda, insanların sadece 1 gizli katman kullanımını önerdiklerini fark ettim, oysa çok katmanlı algılayıcı sinir ağları ile daha fazla katman daha iyi kabul edilir. RBF ağlarının geri yayılma sürümü ile eğitilebileceği göz önüne alındığında, daha derin RBF ağlarının çalışmamasının veya RBF katmanının derin MLP ağındaki …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network 

İki popüler dil tanımlama kütüphanesinde, C ++ için Compact Language Detector 2 ve java için dil dedektörü , her ikisi de metin özelliklerini ayıklamak için (karakter tabanlı) n-gram kullandı. Neden bir kelime torbası (tek kelime / sözlük) kullanılmaz ve kelime torbası ve n-gramın avantajı ve dezavantajı nedir? Ayrıca, n-gram modelinin …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

Örüntü tanıma ve makine öğrenimi üzerine çalışıyorum ve aşağıdaki soru ile karşılaştım. Eşit önceki sınıf olasılığına sahip iki sınıflı bir sınıflandırma problemi düşününP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} ve verilen her sınıftaki örneklerin dağılımı p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \right), p(x|D2)=N([44],[1001]).p(x|D2)=N([44],[1001]). …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Artırma yöntemlerinin aykırı değerlere duyarlı olduğunu söyleyen birçok makale buldum, ancak nedenini açıklayan bir makale yok. Deneyimlerime göre aykırı değerler herhangi bir makine öğrenimi algoritması için kötüdür, ancak artırma yöntemleri neden özellikle hassastır? Aşağıdaki algoritmalar aykırı değerlere duyarlılık açısından nasıl sıralanır: boost ağacı, rastgele orman, sinir ağı, SVM ve lojistik …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

"Sinir ağı" ve "perceptron" terimleri arasında herhangi bir fark var mı?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

Soru: Bootstrapping jackknifing'ten üstündür ; Ancak, jackknifing'in parametre tahminlerindeki belirsizliği karakterize etmek için tek veya en azından uygulanabilir bir seçenek olup olmadığını merak ediyorum. Ayrıca, pratik durumlarda önyüklemeye göre önyargılı / yanlış jackknifleme vardır ve jackknife sonuçları daha karmaşık bir bootstrap geliştirilmeden önce ön fikir verebilir mi? Bazı bağlamlar: Bir …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

Ben arasındaki farkı bilmek istiyorum Rastgele Lojistik Regresyon (RLR) ve düz Lojistik Regresyon bir kağıt okuyorum, bu nedenle, (LR) "İstikrar Seçimi" ile diğerleri, Meinshausen. ; ancak RLR'nin ne olduğunu ve RLR ile LR arasındaki farkların ne olduğunu anlamıyorum. Birisi RLR'yi anlamak için ne okumam gerektiğini gösterebilir mi? Yoksa başlangıç ​​için …

12 machine-learning  logistic 

Ne okudum itibaren: Uzaktan denetim : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Gauss temel işlevini doğrusal regresyon uygulamasına uygulamak istiyorum. Ne yazık ki temel işlevi birkaç parametreleri anlamakta zorlanıyorum. Özellikle ve .σμμ\muσσ\sigma Veri setim 10.000 x 31 bir matristir. 10.000 örnek ve 31 özellik. Ben okudum "Her temel işlevi giriş vektörü x skaler bir değere dönüştürür". Bu yüzden x'in 1 örnek olduğunu …

12 regression  machine-learning  basis-function 

Şu anda, temel gerçeği olmayan bir metin belgesi veri kümesini analiz etmeye çalışıyorum. Farklı kümeleme yöntemlerini karşılaştırmak için k-kat çapraz doğrulamayı kullanabileceğiniz söylendi. Ancak, geçmişte gördüğüm örnekler temel bir hakikat kullanır. Sonuçlarımı doğrulamak için bu veri kümesinde k-katlama araçlarını kullanmanın bir yolu var mı?

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

Birisi beni Tikhonov Düzenlemesi (düzenli en küçük kareler) için çevrimiçi (özyinelemeli) bir algoritma yönünde gösterebilir mi? Çevrimdışı bir ayarda, λ'nın n katlama çapraz doğrulaması kullanılarak bulunduğu orijinal veri β^=(XTX+λI)−1XTYβ^=(XTX+λI)−1XTY\hat\beta=(X^TX+λI)^{−1}X^TY kullanarak \ hat \ beta = (X ^ TX + λI) ^ {- 1} X ^ TY değerini hesaplardım λλλ. Y …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

Açıklama: Her biri 1 veya daha fazla sınıfa ait bir dizi özellik vektörü olduğunda sorunlu alan adı belge sınıflandırması olsun. Örneğin, bir belge ve kategorilere doc_1ait olabilir .SportsEnglish Soru: Sınıflandırma için sinir ağı kullanmak, etiket bir özellik vektörü için ne olurdu? ilgili olmayan sınıflara 0, ilgili sınıflara 1 değer verilecek …

12 machine-learning  neural-networks  natural-language  multilabel 

Gelecekte finansal zamanlamaları 1 veya daha fazla adım tahmin etmek için makine öğrenmeyi nasıl kullanacağımı kavramaya çalışıyorum. Bazı açıklayıcı verilerle mali zamanlamalarım var ve bir model oluşturmak ve daha sonra n ileriye yönelik n-adımları tahmin etmek için modeli kullanmak istiyorum. Şimdiye kadar yaptığım şey: getSymbols("GOOG") GOOG$sma <- SMA(Cl(GOOG)) GOOG$range <- …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

Değişmeyen minimum sayıda özelliğe ve değişebilecek ve sonuç üzerinde büyük etkisi olabilecek birkaç ek özelliğe sahip verilerim var. Veri setim şöyle: A, B, C (daima mevcut) ve D, E, F, G, H (bazen mevcut) A = 10, B = 10, C = 10 outcome = 10 A = 8, B …

12 machine-learning  feature-selection