Вопросы с тегом «machine-learning»

«Дистанционный контроль» - это схема обучения, в которой классификатор обучается с использованием слабо маркированного обучающего набора (данные обучения автоматически маркируются на основе эвристики / правил). Я думаю, что как контролируемое обучение, так и полууправляемое обучение могут включать такое «дистанционное наблюдение», если их помеченные данные эвристически / автоматически помечены. Тем не …

20 machine-learning  data-mining  dataset  references  unsupervised-learning 

Моя установка следующая: Я следую указаниям в разделе «Прикладное прогнозное моделирование». Таким образом, я отфильтровал взаимосвязанные функции и в итоге получил следующее: 4900 точек данных в тренировочном наборе и 1600 точек данных в тестовом наборе. У меня есть 26 функций, и цель является непрерывной переменной. Я применяю 5-кратную перекрестную проверку …

20 machine-learning  boosting  overfitting 

Я изо всех сил пытался понять концепцию отрицательной выборки в контексте word2vec. Я не могу переварить идею [отрицательной] выборки. Например, в работах Миколова отрицательное ожидание выборки формулируется как журналσ( ⟨ Ш , с ⟩ ) + K ⋅ EсN∼ PD[ журналσ( - ⟨ ш , грN⟩ ) ] .журнал⁡σ(⟨вес,с⟩)+К⋅ЕсN~пD[журнал⁡σ(-⟨вес,сN⟩)],\log \sigma(\langle …

19 machine-learning  word2vec  word-embeddings 

Пень решений - это дерево решений с одним разделением. Его также можно записать как кусочную функцию. Например, предположим, что xxx является вектором, а x1x1x_1 является первым компонентом xxx , в настройке регрессии может быть принят некоторый пень решения f(x)={35x1≤2x1>2f(x)={3x1≤25x1>2f(x)= \begin{cases} 3& x_1\leq 2 \\ 5 & x_1 > 2 \\ …

19 machine-learning  cart  linear  boosting 

Я новичок в машинном обучении и ищу некоторые наборы данных, с помощью которых я могу сравнить и сравнить различия между различными алгоритмами машинного обучения (Деревья решений, Повышение, SVM и Нейронные сети) Где я могу найти такие наборы данных? Что я должен искать при рассмотрении набора данных? Было бы здорово, если …

19 machine-learning  dataset 

Параметр скорости обучения ( ) в Gradient Boosting сокращает вклад каждой новой базовой модели - обычно мелкого дерева - который добавляется в серию. Было показано, что резко повышается точность набора тестов, что понятно, так как при меньших шагах минимум функции потерь может быть достигнут более точно. ν∈ [ 0 , …

19 machine-learning  data-mining  predictive-models  boosting  overfitting 

RNN может использоваться для прогнозирования или преобразования последовательности в последовательность. Но как RNN можно использовать для классификации? Я имею в виду, мы даем всей последовательности одну метку.

19 machine-learning  neural-networks  rnn 

Я проверяю реализацию логистической регрессии отсюда . После прочтения этой статьи кажется важной частью является поиск наилучших коэффициентов для определения сигмовидной функции. Поэтому мне просто интересно, почему этот метод называется «Логистическая регрессия». Это связано с логарифмической функцией? Может быть, мне нужна историческая справочная информация, чтобы понять это лучше.

19 regression  machine-learning  logistic 

Я разработчик программного обеспечения (в основном .NET и Python около 5 лет опыта). Что я могу сделать, чтобы помочь мне получить работу в области машинного обучения или что-нибудь еще, что поможет мне начать работать в этой области? Является ли аспирантура жестким требованием?

19 machine-learning  data-mining  careers 

Для прогностического моделирования, нужно ли нам заниматься статистическими понятиями, такими как случайные эффекты и отсутствие независимости наблюдений (повторные измерения)? Например.... У меня есть данные из 5 кампаний прямой почтовой рассылки (проводившихся в течение года) с различными атрибутами и флагом для покупки. В идеале я бы использовал все эти данные вместе, …

19 machine-learning  predictive-models  repeated-measures  assumptions 

В 1999 году Beyer et al. спросил, когда смысл "Ближайший сосед"? Существуют ли лучшие способы анализа и визуализации влияния плоскостности расстояний на поиск NN с 1999 года? Предоставляет ли [данный] набор данных значимые ответы на проблему 1-NN? Проблема 10-НН? Проблема 100-НН? Как бы вы, эксперты, подошли к этому вопросу сегодня? …

19 machine-learning  k-nearest-neighbour 

Учитывая векторы поддержки линейного SVM, как я могу вычислить уравнение границы решения?

19 machine-learning  svm 

«Фундаментальная» идея статистики для оценки параметров - это максимальная вероятность . Мне интересно, какова соответствующая идея в машинном обучении. Qn 1. Было бы справедливо сказать, что «фундаментальная» идея в машинном обучении для оценки параметров: «Функции потери» [Примечание: у меня сложилось впечатление, что алгоритмы машинного обучения часто оптимизируют функцию потерь, и, …

19 machine-learning  maximum-likelihood  loss-functions  pac-learning 

У меня есть набор данных из 140000 примеров и 30 функций, для которых я готовлю несколько классификаторов для двоичной классификации (SVM, логистическая регрессия, случайный лес и т. Д.) Во многих случаях настройка гиперпараметра для всего набора данных с использованием поиска по сетке или случайному поиску слишком затратна по времени. Я …

19 machine-learning  cross-validation  hyperparameter 

Если я правильно понял, в алгоритме машинного обучения модель должна учиться на своем опыте, то есть когда модель дает неправильный прогноз для новых случаев, она должна адаптироваться к новым наблюдениям, и со временем модель становится все лучше , Я не вижу, что логистическая регрессия имеет эту характеристику. Так почему же …

19 machine-learning  logistic  random-forest