«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Destek vektör makinesini kullanırken, RBF gibi lineer çekirdeğe göre doğrusal olmayan çekirdeği seçme konusunda yönergeler var mı? Bir zamanlar, doğrusal olmayan çekirdeğin, özelliklerin sayısı büyük olduğunda iyi performans gösterme eğiliminde olmadığını duydum. Bu konuda referans var mı?

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

Gradient Descent'in Yerel Minima'da takılma sorunu var. Küresel minima bulmak için degrade iniş üstel zamanlar çalıştırmak gerekir. Herhangi biri bana sinir ağları öğreniminde uygulandığı gibi gradyanlı iniş alternatiflerini artıları ve eksileriyle ilgili söyleyebilir.

45 machine-learning  svm  neural-networks 

Bu soru aklımda bir aydır iltihaplanma olmuştur. Amstat News'in Şubat 2015 sayısında Berkeley Profesörü Mark van der Laan'ın insanları yanlış model kullanmaları için azarlayan bir makalesi var . Modelleri kullanarak istatistiklerin bir bilimden ziyade bir sanat olduğunu belirtiyor. Ona göre, kişi her zaman “kesin modeli” kullanabilir ve bunu yapmamamızın “titizlik …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

Evrişimli sinir ağlarının evrişim bölümünü anlamaya çalışıyorum. Aşağıdaki şekle bakarak: 4 özellik haritası elde etmek için girdi görüntüsüyle birlikte ettiğimiz 4 farklı çekirdeğin ( boyutunda) bulunduğu ilk evrişim katmanını anlama konusunda hiçbir sorunum yok .k×kk×kk \times k Anlamadığım şey, 4 özellik haritasından 6 özellik haritasına geçtiğimiz bir sonraki evrişim katmanıdır. …

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

Geleneksel istatistiklerde, bir model oluştururken, varyans enflasyon faktörünün (VIF) tahminleri gibi yöntemleri kullanarak çok doğrusallığı kontrol ediyoruz, ancak makine öğreniminde, bunun yerine özellik seçimi için düzenlileştirme kullanıyoruz ve özelliklerin birbiriyle ilişkili olup olmadığını kontrol etmiyoruz. hiç. Neden bunu yapıyoruz?

44 regression  machine-learning  multicollinearity  regularization  vif 

Ben 64 karakter SHA256 hash var. Karma üretmek için kullanılan düz metnin 1 ile başlayıp başlamayacağını tahmin edebilecek bir model geliştirmeyi umuyorum. Bu "Mümkün" olursa olsun, hangi algoritma en iyi yaklaşım olabilir? İlk düşüncelerim: 1 ile başlayan büyük bir karma örneği ve 1 ile başlamayan büyük karma örneği oluşturun Bir …

43 machine-learning  logistic 

Kendimi takviye öğrenmeyi öğretiyorum ve indirimli ödül kavramını anlamaya çalışıyorum. Bu nedenle, sisteme hangi devlet-eylem çiftlerinin iyi, hangilerinin kötü olduğunu söylemek için ödül gereklidir. Fakat anlamadığım, neden indirimli ödülün gerekli olduğudur. Niçin iyi bir duruma, daha sonra değil, kısa sürede ulaşılması önemli olsun? Bunun bazı özel durumlarda konuyla ilgili olduğunu …

43 machine-learning  reinforcement-learning 

Bir sinir ağındaki maxout birimlerinin ne yaptığını açıklayan var mı? Nasıl performans gösterirler ve geleneksel birimlerden nasıl farklıdırlar? Goodfellow ve arkadaşlarının 2013 "Maxout Network" belgesini okumaya çalıştım . (Profesör Yoshua Bengio'nun grubundan), ama tam olarak anlamadım.

42 machine-learning  neural-networks 

Makine öğrenimi / diğer istatistiksel öngörücü teknikler ile sosyal bilimcilerin (örneğin, ekonomistlerin) kullandıkları istatistiklerin arasındaki farkı anlamam, ekonomistlerin hem tek hem de çok değişkenli etkiyi anlamak için çok ilgilendikleri görünüyor. büyüklük ve ilişkinin nedensel olup olmadığını tespit etmek. Bunun için kendinize deneysel ve yarı deneysel yöntemler vb. Tahmini olan makine …

42 machine-learning  econometrics 

Bir e-postanın spam olup olmadığını öngören bir sınıflandırıcı öğrenmek istediğimi varsayalım. Ve e-postaların yalnızca% 1'inin spam olduğunu varsayalım. Yapılacak en kolay şey, e-postaların hiçbirinin spam olmadığını söyleyen önemsiz sınıflandırıcıyı öğrenmek olacaktır. Bu sınıflandırıcı bize% 99 doğruluk verecek, ancak ilginç bir şey öğrenmeyecek ve% 100 yanlış negatif oranlara sahip olacaktır. Bu …

42 machine-learning  classification 

Pandalar, Statsmodels ve Scikit-makine öğrenmesi / istatistiksel işlemlerin farklı uygulamalarını mı öğreniyorlar ya da bunlar birbirlerini tamamlayıcı mı? Bunlardan hangisi en kapsamlı işlevselliğe sahiptir? Hangisi aktif olarak geliştirilir ve / veya desteklenir? Lojistik regresyon uygulamak zorundayım. Bunlardan hangisine kullanmam gerektiği konusunda herhangi bir öneriniz var mı?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

Weka'da sınıflandırmayı belirli bir veri kümesi için çalıştırıyorum ve nominal bir değeri tahmin etmeye çalışırsam, çıkışın özellikle doğru ve yanlış tahmin edilmiş değerleri gösterdiğini fark ettim. Ancak, şimdi sayısal bir özellik için çalıştırıyorum ve çıktı: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

Özellikle, bu ifadeyi merak ediyorum galiba: TensorFlow'un gelecekteki ana sürümleri, gradyanların varsayılan olarak backprop'taki etiket girişlerine akmasına izin verecek. Kullandığımda gösteriliyor tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Aynı mesajda beni incelemeye çağırıyor tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. Dokümantasyona baktım, ancak yalnızca şunu belirtir tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2: Geri yayılım hem logitlerde hem de etiketlerde gerçekleşecek. Etiketlerin geri yayılmasını engellemek için, etiket tensörlerini …

41 machine-learning  supervised-learning  tensorflow  backpropagation 

Şu anda Bengio'nun ve Bergsta'nın Hiper-Parametre Optimizasyonu için Rasgele Arama'dan [1] geçiyorum . Sorum şu: Buradaki insanlar bu iddiaya katılıyorlar mı? Yaptığım işte, rasgele aramayı kolayca gerçekleştirebilecek araçların bulunmamasından dolayı, çoğunlukla grid aramayı kullanıyorum. Izgarayı rastgele aramayı kullanan insanların deneyimi nedir?

40 machine-learning  hyperparameter  optimization 

Her zaman bilgi alımı bağlamında olmasına rağmen, bazı hatırlama ve kesinlik tanımlarını okudum. Birisini bunu bir sınıflandırma bağlamında biraz daha açıklayabilir ve belki bazı örnekler gösterebilir mi diye merak ediyordum. Örneğin, bana% 60 hassasiyet ve% 95 geri çağırma sağlayan bir ikili sınıflandırıcıya sahip olduğumu söyle, bu iyi bir sınıflandırıcı mı? …

40 machine-learning  metric