«supervised-learning» etiketlenmiş sorular

Bu genel olarak bir sorudur, herhangi bir yönteme veya veri kümesine özgü değildir. Veri setinde 0 sayısının% 90 civarında, 1 sayısının% 10 civarında olduğu Denetimli Makine öğreniminde sınıf dengesizliği problemiyle nasıl başa çıkacağız. Sınıflandırıcıyı nasıl optimum şekilde eğitiyoruz? İzlediğim yollardan biri, veri setini dengelemek ve ardından sınıflandırıcıyı eğitmek ve bunu …

47 machine-learning  unbalanced-classes  supervised-learning 

Basit yazdım MLP içinde TensorFlow bir modelleme olduğu XOR-Gate . İçin böylece: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] aşağıdakileri üretmelidir: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Ağın bir giriş katmanı, gizli bir katmanı ve her birinin 2, 5 ve 1 nöronlu bir çıkış katmanı vardır. Şu …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning 

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 

Denetimli öğrenme ile kullanıma uygun bir belgeyi özellik vektörüne eşlemek için gömme kelimesini nasıl kullanırım? Bir kelime gömme her kelime haritalar bir vektör burada, , bazı değil çok sayıda (örneğin, 500) 'dir. Popüler kelime kalıplamaların dahil word2vec ve Eldiven .v ∈ R d dwwwv ∈ Rdv∈Rdv \in \mathbb{R}^dddd Belgeleri sınıflandırmak …

38 classification  natural-language  supervised-learning  word2vec  word-embeddings 

İnsanların SVM ve Çekirdekler üzerine çok çaba sarf ettiğini ve Makine Öğreniminde bir başlangıç ​​olarak oldukça ilginç göründüğünü gördüm. Ancak, (her zaman) (Yapay Sinir Ağı) açısından neredeyse her zaman daha iyi bir çözüm bulmamızı beklersek, bu dönemde başka yöntemler denemenin anlamı nedir? İşte bu konudaki kısıtlarım. Sadece Denetimli Öğrenmeyi düşünüyoruz; …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning 

Denetimli öğrenme 1) İnsan, girdi ve çıktı verilerine dayalı bir sınıflandırıcı oluşturur. 2) Bu sınıflandırıcı bir veri eğitim seti ile eğitilmiştir. 3) Bu sınıflandırıcı bir veri test seti ile test edilmiştir. 4) Çıktı tatmin edici ise dağıtım "Bu verileri nasıl sınıflandıracağımı biliyorum, sıralamanız için yalnızca size (sınıflandırıcı) ihtiyacım var." Yöntem …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

A ve B olarak etiketlenmiş iki veri grubum olduğunu varsayalım (her biri 200 örnek ve 1 özellik içeren) ve farklı olup olmadıklarını bilmek istiyorum. Yapabilirdim: a) istatistiksel olarak farklı olup olmadıklarını görmek için istatistiksel bir test (ör. t-testi) yapın. b) denetimli makine öğrenmesini kullanın (örn. destek vektör sınıflandırıcısı veya rastgele …

29 machine-learning  hypothesis-testing  t-test  unsupervised-learning  supervised-learning 

Makine öğrenmesi bağlamında, aradaki fark nedir? denetimsiz öğrenme denetimli öğrenme ve yarı denetimli öğrenme? Ve bakılması gereken temel algoritmik yaklaşımlardan bazıları nelerdir?

27 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

Zaman serisi analizi yapmaya çalışıyorum ve bu alanda yeniyim. 2006-2009 yılları arasında günlük bir etkinlik sayım var ve buna bir zaman serisi modeli uydurmak istiyorum. İşte kaydettiğim ilerleme: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Sonuçta elde ettiğim komplo: Verilerde mevsimsellik ve eğilim olup olmadığını doğrulamak için bu yazıda belirtilen adımları takip ediyorum …

24 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

Sadelik adına, spam / spam olmayan e-postaların klasik örneği üzerinde çalışıyorum diyelim. 20.000 e-posta setim var. Bunlardan 2000'in spam olduğunu biliyorum ama spam olmayan e-postalardan hiçbir örneğim yok. Kalan 18000’in spam olup olmadığını tahmin etmek istiyorum. İdeal olarak, aradığım sonuç, e-postanın spam olma olasılığı (veya bir p değeri). Bu durumda …

21 machine-learning  predictive-models  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

Yarı denetimli öğrenmede manifold varsayımının ne anlama geldiğini anlamaya çalışıyorum. Herkes basit bir şekilde açıklayabilir mi? Arkasındaki sezgiyi alamıyorum. Verilerinizin daha yüksek bir alana yerleştirilmiş düşük boyutlu bir manifoldda olduğunu söylüyor. Bunun ne anlama geldiğini anlamadım.

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning 

Denetimli öğrenmenin tanımı , etiketli verilere (çevredeki diğer bilgilerin aksine) dayalı belirli bir ödül fonksiyonu ile pekiştirici öğrenmenin bir alt kümesidir . Bu doğru bir tasvir mi?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

Biz eski defterleri gibi Sinir Ağları edebiyat, biz nöromorfik topolojileri ( "Sinir-Ağı" gibi bir mimariler) ile diğer yöntemleri tanımlamak için olsun. Ve Evrensel Yaklaşım Teoreminden bahsetmiyorum . Örnekler aşağıda verilmiştir. O zaman beni meraklandırıyor: Yapay bir Sinir Ağının tanımı nedir? Topolojisi her şeyi kapsar. Örnekler: Yaptığımız ilk kimliklerden biri, PCA …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

Aşağıda açıklanan sürecin geçerli / kabul edilebilir olup olmadığını ve herhangi bir gerekçe olup olmadığını bilmek istiyorum. Fikir: Denetimli öğrenme algoritmaları verilerle ilgili temel yapıları / dağılımları varsaymaz. Günün sonunda puan tahminleri çıkarırlar. Bir şekilde tahminlerin belirsizliğini ölçmeyi umuyorum. Şimdi, ML modeli oluşturma süreci doğası gereği rastgele (örneğin hiperparametre ayarı …

14 machine-learning  confidence-interval  bootstrap  supervised-learning  gbm 

15K etiketli örneklerden (10 gruptan) oluşan bir veri setim var. Boyutların azaltılmasını etiketlerin bilgisini dikkate alan 2 boyuta uygulamak istiyorum. PCA gibi "standart" denetimsiz boyutsallık azaltma tekniklerini kullandığımda, saçılma grafiğinin bilinen etiketlerle ilgisi yok gibi görünüyor. Aradığım şeyin bir adı var mı? Bazı çözüm referanslarını okumak istiyorum.

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis