Вопросы с тегом «machine-learning»

Чтобы использовать SVM или нейронную сеть, необходимо преобразовать (закодировать) категориальные переменные в числовые переменные. Обычный метод в этом случае - использовать 0-1 двоичные значения с k-ным категориальным значением, преобразованным в (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 находится в k-й позиции). Существуют ли другие способы сделать это, особенно когда существует …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

Я часто слышу, как люди говорят о нейронных сетях, как о чёрном ящике, который вы не понимаете, что он делает или что они значат. Я на самом деле не могу понять, что они имеют в виду под этим! Если вы понимаете, как работает обратное распространение, то как это черный ящик? …

19 machine-learning  neural-networks 

Как всем известно, разработка функций чрезвычайно важна для машинного обучения, однако я нашел немного материалов, связанных с этой областью. Я участвовал в нескольких соревнованиях в Kaggle и считаю, что в некоторых случаях хорошие характеристики могут быть даже важнее, чем хороший классификатор. Кто-нибудь знает какие-либо учебники по проектированию функций, или это …

19 machine-learning  references  feature-construction 

Я строю прогностическую модель, которая прогнозирует вероятность успеха студента в конце семестра. Меня особенно интересует, успешен ли студент или нет, где успех обычно определяется как завершение курса и достижение 70% или более баллов из возможных баллов. Когда я внедряю модель, оценка вероятности успеха должна обновляться с течением времени, когда становится …

19 time-series  machine-learning  logistic 

Окончательное редактирование со всеми обновленными ресурсами: Для проекта я применяю алгоритмы машинного обучения для классификации. Задача: довольно ограниченные помеченные данные и гораздо больше непомеченных данных. Цели: Применить классификацию под наблюдением Применять как-то полу-контролируемый процесс маркировки (известный как активное обучение) Я нашел много информации из исследовательских работ, таких как применение EM, …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

Есть ли способ определить, какие особенности / переменные набора данных являются наиболее важными / доминирующими в кластерном решении k-средних?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Я получил небольшую путаницу с алгоритмом обратного распространения , используемым в многослойном персептроне (MLP). Ошибка корректируется функцией стоимости. В обратном распространении мы пытаемся отрегулировать вес скрытых слоев. Я могу понять ошибку вывода, то есть e = d - y[Без подписки]. Вопросы: Как получить ошибку скрытого слоя? Как рассчитать это? Если …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Я пытаюсь понять, что является целью функции потери, и я не совсем понимаю ее. Итак, насколько я понимаю, функция потерь предназначена для введения некоторой метрики, с помощью которой мы можем измерить «стоимость» неправильного решения. Допустим, у меня есть набор данных из 30 объектов, я разделил их на наборы обучения / …

19 machine-learning  loss-functions 

Работая над проблемой регрессии, я начал думать о представлении функции «день недели». Интересно, какой подход будет работать лучше: одна особенность; значение 1/7 для понедельника; 2/7 для вторника ... 7 функций: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) для понедельника; (0, 1, 0, 0, 0, 0, 0) для вторника ... Это …

19 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

Я знаю, что случайный градиентный спуск имеет случайное поведение, но я не знаю почему. Есть ли объяснение этому?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

Я прочитал статью Александра Никулеску-Мизила и Рича Каруаны « Получение калиброванных вероятностей от повышения » и обсуждение в этой теме. Тем не менее, у меня все еще возникают проблемы с пониманием и реализацией логистики или масштабирования Платта, чтобы откалибровать вывод моего многоклассового повышающего классификатора (осторожное повышение с помощью пней решений). …

19 machine-learning  boosting 

Какое определение для "пространственного объекта"? Например, читая о SVM, я читал о «сопоставлении с пространством объектов». Когда я читал о CART, я читал о «разбиении на функциональное пространство». Я понимаю, что происходит, особенно для CART, но я думаю, что есть какое-то определение, которое я пропустил. Есть ли общее определение «пространственного …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

Вопрос может показаться немного странным, потому что я новичок в области статистического вывода и нейронных сетей. Когда в задачах классификации с использованием нейронных сетей мы говорим, что мы хотим изучить функцию которая отображает пространство входов на пространство выходов y : x yf∗f∗f^*xxxyyy f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; \theta) = y Подгоняем ли мы параметры …

19 machine-learning  neural-networks 

Я проходил документооборот по керасам и нашел два типа конвульсий Conv1D и Conv2D. Я выполнил поиск в Интернете, и это то, что я понимаю о Conv1D и Conv2D; Conv1D используется для последовательностей, а Conv2D - для изображений. Я всегда думал, что нервные сети свертки использовались только для изображений и таким …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

Я изучал полуобучаемые методы обучения и наткнулся на концепцию «псевдо-маркировки». Насколько я понимаю, с псевдометкой у вас есть набор помеченных данных, а также набор немеченых данных. Сначала вы тренируете модель только по помеченным данным. Затем вы используете эти исходные данные для классификации (прикрепления предварительных меток) немаркированных данных. Затем вы подаете …

19 machine-learning  semi-supervised