Вопросы с тегом «machine-learning»

Я нахожу это странным, когда использую набор инструментов нейронной сети в Matlab. Он разделил необработанные данные на три части: Обучающий набор проверочный набор тестовый набор Я заметил, что во многих алгоритмах обучения или обучения данные часто делятся на 2 части: тренировочный набор и тестовый набор. Мои вопросы: В чем разница …

431 machine-learning  validation 

В прошлом году я прочитал запись в блоге Брендана О'Коннора под названием «Статистика против машинного обучения, сражайтесь!» что обсудили некоторые различия между этими двумя областями. Эндрю Гельман положительно отреагировал на это : Саймон Бломберг: Из пакета R's fortunes: перефразирующе: «машинное обучение - это статистика без всякой проверки моделей и предположений». …

420 machine-learning  pac-learning 

K-means - широко используемый метод в кластерном анализе. В моем понимании, этот метод НЕ требует ЛЮБЫХ предположений, т. Е. Дает мне набор данных и заранее определенное количество кластеров, k, и я просто применяю этот алгоритм, который минимизирует сумму квадратов ошибок (SSE), в квадрате внутри кластера ошибка. Таким образом, k-means - …

365 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

Каковы сходства и различия между этими 3 методами: пакетированного Повышая, Штабелеры? Какой самый лучший? И почему? Можете ли вы дать мне пример для каждого?

245 machine-learning  boosting  ensemble  bagging  model-averaging 

Я читал, что «евклидово расстояние не является хорошим расстоянием в больших измерениях». Я думаю, что это утверждение как-то связано с проклятием размерности, но что именно? Кроме того, что такое «большие размеры»? Я применял иерархическую кластеризацию, используя евклидово расстояние со 100 объектами. До скольких функций «безопасно» использовать этот показатель?

241 machine-learning  clustering  distance-functions  metric  high-dimensional 

В чем разница между сбором данных, статистикой, машинным обучением и искусственным интеллектом? Правильно ли будет сказать, что это 4 поля, пытающиеся решить очень похожие проблемы, но с разными подходами? Что именно у них общего и чем они отличаются? Если бы между ними была какая-то иерархия, что бы это было? Подобные …

208 machine-learning  data-mining 

Представьте себе стандартный сценарий машинного обучения: Вы сталкиваетесь с большим многомерным набором данных, и у вас довольно размытое понимание этого. Что вам нужно сделать, это сделать прогноз о некоторой переменной на основе того, что у вас есть. Как обычно, вы очищаете данные, просматриваете описательную статистику, запускаете некоторые модели, перекрестно проверяете …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

Я уверен, что многие люди ответят ссылками на «позвольте мне Google это для вас», поэтому я хочу сказать, что я пытался выяснить это, поэтому, пожалуйста, простите мое непонимание здесь, но я не могу понять, как Практическая реализация нейронной сети фактически работает. Я понимаю входной слой и как нормализовать данные, я …

187 machine-learning  neural-networks  nonlinear-regression 

Недавно я заметил, что многие люди разрабатывают тензорные эквиваленты многих методов (тензорная факторизация, тензорные ядра, тензоры для тематического моделирования и т. Д.). Мне интересно, почему мир внезапно очарован тензорами? Существуют ли недавние документы / стандартные результаты, которые особенно удивляют, которые привели к этому? Это в вычислительном отношении намного дешевле, чем …

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

Я понимаю формальные различия между ними, и я хочу знать, когда более уместно использовать одно против другого. Всегда ли они дают дополнительное представление о производительности данной системы классификации / обнаружения? Когда разумно представить их обоих, скажем, в газете? вместо одного? Существуют ли альтернативные (возможно, более современные) дескрипторы, которые отражают соответствующие …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

Я знаю, что порождающие средства «основаны на » и дискриминационные средства «основаны на », но я запутался в нескольких моментах:P ( y | x )P(x,y)P(x,y)P(x,y)P(y|x)P(y|x)P(y|x) Википедия (+ много других хитов в сети) классифицирует такие вещи, как SVM и деревья решений, как дискриминационные. Но они даже не имеют вероятностных интерпретаций. Что …

154 machine-learning  generative-models 

Уровень техники нелинейности заключается в использовании выпрямленных линейных единиц (ReLU) вместо сигмовидной функции в глубокой нейронной сети. Каковы преимущества? Я знаю, что тренировка сети при использовании ReLU будет быстрее, и она будет более биологически вдохновленной, каковы другие преимущества? (То есть какие-то недостатки использования сигмовидной кишки)?

141 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Всегда ли полезно тренироваться с полным набором данных после перекрестной проверки ? Другими словами, можно ли тренироваться со всеми образцами в моем наборе данных и не иметь возможности проверить, подходит ли этот конкретный пример ? Некоторые предыстории проблемы: Скажем, у меня есть семейство моделей, параметризованных . Скажем также, что у …

140 machine-learning  cross-validation  model-selection 

Я использую в -кратной перекрестной проверки несколько раз сейчас , чтобы оценить производительность некоторых алгоритмов обучения, но я всегда был озадачен о том , как я должен выбрать значение .КKКKKКK Я часто видел и использовал значение , но мне это кажется совершенно произвольным, и теперь я просто использую по привычке, …

136 machine-learning  classification  cross-validation 

В настоящее время я использую SVM с линейным ядром для классификации моих данных. На тренировочном наборе ошибок нет. Я перепробовал несколько значений параметра ( 10 - 5 , … , 10 2 ). Это не изменило ошибку на тестовом наборе.СCC10- 5, … , 10210−5,…,10210^{-5}, \dots, 10^2 Теперь я задаюсь вопросом: …

134 machine-learning  svm  libsvm