Вопросы с тегом «machine-learning»

Во многих приложениях машинного обучения так называемые методы дополнения данных позволили построить лучшие модели. Например, предположим, тренировочный набор из изображений кошек и собак. Вращением, зеркальным отображением, регулировкой контрастности и т. Д. Можно создавать дополнительные изображения из исходных.100100100 В случае изображений увеличение данных является относительно простым. Однако предположим (например), что у …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

преамбула Это длинный пост. Если вы перечитываете это, обратите внимание, что я пересмотрел часть вопроса, хотя исходные материалы остались прежними. Кроме того, я считаю, что разработал решение проблемы. Это решение появляется в нижней части поста. Спасибо CliffAB за то, что он указал, что мое оригинальное решение (отредактировано из этого поста; …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc 

В совместной фильтрации у нас есть значения, которые не заполняются. Предположим, что пользователь не смотрел фильм, тогда мы должны добавить туда «na». Если я собираюсь взять SVD этой матрицы, то я должен добавить туда некоторое число - скажем, 0. Теперь, если я разложу матрицу, у меня есть метод для поиска …

21 machine-learning  svd  recommender-system 

Предположим, вы анализируете огромный набор данных из миллиардов наблюдений в день, где каждое наблюдение имеет несколько тысяч разреженных и, возможно, избыточных числовых и категориальных переменных. Скажем, есть одна проблема регрессии, одна проблема неуравновешенной двоичной классификации и одна задача «выяснить, какие предикторы являются наиболее важными». Моя мысль о том, как подойти …

21 r  machine-learning  data-mining  large-data 

Мне было интересно, есть ли у кого-нибудь понимание или интуиция, стоящие за разницей между вариацией информации и индексом Рэнда для сравнения кластеризаций. Я прочитал статью Марины Мелии « Сравнение кластеризаций - расстояние, основанное на информации » (Журнал многомерного анализа, 2007), но, кроме того, что я заметил разницу в определениях, я …

21 machine-learning  clustering  metric 

контекст Популярный вопрос на этом сайте: « Каковы общие статистические грехи? ». Один из грехов упоминалось при условии , что «корреляция подразумевает причинно - следственную связь ...» ссылка Затем в комментариях с 5 ответами предлагается: «Google зарабатывает 65 миллиардов долларов в год, не заботясь о разнице». Риск чрезмерного анализа лёгкой …

21 machine-learning  causality 

Почти каждый пример дерева решений, с которым я сталкивался, является двоичным деревом. Это в значительной степени универсально? Поддерживает ли большинство стандартных алгоритмов (C4.5, CART и т. Д.) Только двоичные деревья? Из того, что я понял , CHAID не ограничивается бинарными деревьями, но это, похоже, исключение. Двухстороннее разделение, сопровождаемое другим двусторонним …

21 machine-learning  data-mining  cart 

Мне нужно реализовать программу, которая будет классифицировать записи на 2 категории (истина / ложь) на основе некоторых обучающих данных, и мне было интересно, какой алгоритм / методология мне следует рассмотреть. Кажется, из них есть из чего выбирать - искусственная нейронная сеть, генетический алгоритм, машинное обучение, байесовская оптимизация и т. Д. …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

Примечание: регистр n >> p Я читаю Элементы статистического обучения, и есть различные упоминания о «правильном» способе перекрестной проверки (например, стр. 60, стр. 245). В частности, мой вопрос заключается в том, как оценить итоговую модель (без отдельного набора тестов) с использованием k-кратного CV или начальной загрузки, когда был поиск модели? …

21 machine-learning  model-selection  data-mining  cross-validation 

Я провел 10-кратную перекрестную проверку по различным алгоритмам двоичной классификации с одним и тем же набором данных и получил результаты, усредненные как на микро-, так и на макроуровне. Следует отметить, что это была проблема классификации по нескольким меткам. В моем случае истинные негативы и истинные позитивы взвешиваются одинаково. Это означает, …

21 machine-learning  cross-validation 

В контексте машинного обучения и распознавания образов существует концепция Kernel Trick . Перед лицом проблем, когда меня просят определить, может ли функция быть функцией ядра или нет, что именно нужно сделать? Должен ли я сначала проверить, имеют ли они форму трех или четырех функций ядра, таких как полином, RBF и …

21 machine-learning  kernel-trick 

На этот вопрос уже есть ответы здесь : Как изменение функции стоимости может быть положительным? (1 ответ) Что мне делать, если моя нейронная сеть не учится? (5 ответов) Закрыто в прошлом месяце . Я тренирую модель (Recurrent Neural Network), чтобы классифицировать 4 типа последовательностей. Во время тренировок я вижу, что …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

Вот мой старый вопрос Я хотел бы спросить, знает ли кто-нибудь разницу (если есть какая-либо разница) между скрытыми марковскими моделями (HMM) и Particle Filter (PF), и, как следствие, Kalman Filter, или при каких обстоятельствах мы используем какой алгоритм. Я студент, и я должен сделать проект, но сначала я должен понять …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Данные имеют много функций (например, 100), а количество экземпляров равно 100 000. Данные редки. Я хочу соответствовать данным, используя логистическую регрессию или SVM. Как я узнаю, являются ли объекты линейными или нелинейными, чтобы я мог использовать трюк ядра, если он нелинейный?

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

Часто упоминается, что выпрямленные линейные единицы (ReLU) вытеснили единицы softplus, потому что они линейны и быстрее вычисляются. Есть ли у softplus преимущество в том, что оно вызывает редкость или оно ограничено ReLU? Причина, по которой я спрашиваю, заключается в том, что я задаюсь вопросом о негативных последствиях нулевого уклона ReLU. …

21 machine-learning  neural-networks