Вопросы с тегом «machine-learning»

Какие функции общих затрат используются при оценке производительности нейронных сетей? подробности (не стесняйтесь пропустить остальную часть этого вопроса, мое намерение здесь состоит в том, чтобы просто дать пояснение по обозначению, которое ответы могут использовать, чтобы помочь им быть более понятными для широкого читателя) Я думаю, что было бы полезно иметь …

133 machine-learning  neural-networks 

Это то, что беспокоило меня какое-то время, и я не смог найти удовлетворительных ответов в Интернете, так что вот так: После рассмотрения ряда лекций по выпуклой оптимизации метод Ньютона, по-видимому, является гораздо более совершенным алгоритмом, чем градиентный спуск, для поиска глобально оптимальных решений, поскольку метод Ньютона может обеспечить гарантию его …

132 machine-learning  optimization  gradient-descent  hessian 

Случайные леса считаются черными ящиками, но недавно я подумал, какие знания можно получить из случайного леса? Наиболее очевидной вещью является важность переменных, в простейшем варианте это можно сделать, просто рассчитав количество вхождений переменной. Второе, о чем я думал, это взаимодействие. Я думаю, что если количество деревьев достаточно велико, можно проверить …

127 machine-learning  data-mining  interaction  random-forest  cart 

Повышение градиентного дерева, предложенное Фридманом, использует деревья решений в качестве базовых учеников. Мне интересно, должны ли мы сделать базовое дерево решений настолько сложным, насколько это возможно (полностью выросло) или проще? Есть ли объяснение выбора? Случайный лес - это еще один метод ансамбля, использующий деревья решений в качестве базовых учащихся. Исходя …

110 machine-learning  random-forest  cart  boosting  ensemble 

Я работаю над небольшим проектом с участием лиц пользователей твиттера через их фотографии в профиле. Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что после того, как я отфильтрую все, кроме изображений, которые являются четкими портретными фотографиями, небольшой, но значительный процент пользователей Твиттера использует изображение Джастина Бибера в качестве своего …

110 machine-learning  clustering  image-processing 

Как работает машина опорных векторов (SVM) и чем она отличается от других линейных классификаторов, таких как линейный персептрон , линейный дискриминантный анализ или логистическая регрессия ? * (* Я имею в виду основные мотивы для алгоритма, стратегии оптимизации, возможности обобщения и сложность во время выполнения )

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

Многие статистические работы требуют опыта работы с крупномасштабными данными. Какие виды статистических и вычислительных навыков понадобятся для работы с большими наборами данных. Например, как насчет построения регрессионных моделей с учетом набора данных с 10 миллионами выборок?

107 regression  machine-learning  multivariate-analysis  large-data 

Это общий вопрос, который косвенно задавался здесь несколько раз, но в нем нет ни одного авторитетного ответа. Было бы здорово иметь подробный ответ на этот вопрос для справки. Точность , доля правильных классификаций среди всех классификаций, является очень простой и очень «интуитивно понятной» мерой, однако она может быть плохой мерой …

107 machine-learning  classification  accuracy  model-evaluation  scoring-rules 

Многие классификаторы машинного обучения (например, машины опорных векторов) позволяют указывать ядро. Что было бы интуитивно понятным способом объяснить, что такое ядро? Один из аспектов, о котором я думал, - это различие между линейным и нелинейным ядрами. Проще говоря, я мог бы говорить о «линейных решающих функциях» и «нелинейных решающих функциях». …

98 machine-learning  svm  references  kernel-trick  intuition 

Может ли кто-нибудь объяснить основные различия между деревьями условного вывода ( ctreeиз partyпакета в R) по сравнению с более традиционными алгоритмами дерева решений (такими как rpartв R)? Что отличает CI-деревья? Сильные и слабые стороны? Обновление: я посмотрел на статью Хортхорна и др., На которую ссылается Чи в комментариях. Я не …

97 r  machine-learning  cart 

При использовании SVM нам нужно выбрать ядро. Интересно, как выбрать ядро. Какие-либо критерии выбора ядра?

96 machine-learning  svm  kernel-trick 

Многие книги и учебные пособия по нейронной сети тратят много времени на алгоритм обратного распространения, который по сути является инструментом для вычисления градиента. Давайте предположим, что мы строим модель с ~ 10K параметров / весов. Можно ли запустить оптимизацию, используя некоторые алгоритмы оптимизации без градиента? Я думаю, что вычисление числового …

94 machine-learning  neural-networks  optimization  backpropagation 

Интересно, как вычислить точность и вспомнить использование путаницы для решения задачи классификации нескольких классов. В частности, наблюдение может быть назначено только его наиболее вероятному классу / метке. Я хотел бы вычислить: Точность = TP / (TP + FP) Напомним = TP / (TP + FN) для каждого класса, а затем …

92 machine-learning  classification  precision-recall  multi-class 

Я много раз слышал о проклятии размерности, но почему-то до сих пор не могу понять идею, все туманно. Может ли кто-нибудь объяснить это наиболее интуитивно понятным способом, как вы объясните это ребенку, чтобы я (и другие, сбитые с толку, как я) могли понять это навсегда? РЕДАКТИРОВАТЬ: Теперь предположим, что ребенок …

92 machine-learning  dimensionality-reduction  high-dimensional 

Во многих библиотеках нейронных сетей есть «встраиваемые слои», как в Keras или Lasagne . Я не уверен, что понимаю его функцию, несмотря на чтение документации. Например, в документации Keras говорится: Превратить натуральные числа (индексы) в векторы denses фиксированного размера, например. [[4], [20]] -> [[0,25, 0,1], [0,6, -0,2]] Может ли знающий …

92 machine-learning  neural-networks  python  word-embeddings