Вопросы с тегом «machine-learning»

Я ищу статьи или тексты, которые сравнивают и обсуждают (эмпирически или теоретически): Алгоритмы деревьев повышения и принятия решений , такие как Random Forests или AdaBoost , и GentleBoost, применяются к деревьям решений. с Методы глубокого обучения, такие как ограниченные машины Больцмана , иерархическая временная память , сверточные нейронные сети и …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

Я хочу сделать классификацию на мои текстовые данные. У меня есть 300 classes200 учебных документов на класс (так 60000 documents in total), и это, вероятно, приведет к очень большим размерам данных (возможно, мы просматриваем более 1 миллиона измерений ). Я хотел бы выполнить следующие шаги в конвейере (просто чтобы дать …

18 machine-learning  classification  text-mining 

Многие учебники онлайн рассказывают о градиентном спуске, и почти во всех из них используется фиксированный размер шага (скорость обучения ). Почему не используется поиск строк (например, поиск по линии с возвратом или точный поиск по строке)?αα\alpha

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Я видел аналогичный вывод из многих дискуссий, что с увеличением размера мини-пакета конвергенция SGD становится все труднее / хуже, например, в этой статье и в этом ответе . Также я слышал о людях, использующих такие уловки, как небольшая скорость обучения или размеры партий на ранней стадии, для решения этой проблемы …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

Мы определяем эпоху как пройденную через все доступные обучающие выборки, а размер мини-пакета как число выборок, по которым мы усредняем, чтобы найти обновления весов / смещений, необходимые для снижения градиента. Мой вопрос заключается в том, следует ли нам рисовать без замены из набора обучающих примеров, чтобы генерировать каждую мини-серию в …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Изучая обучение подкреплению, я сталкивался со многими формами функции вознаграждения: , и даже с функцией вознаграждения, которая зависит только от текущего состояния. Сказав это, я понял, что не очень легко «сделать» или «определить» функцию вознаграждения.R ( s , a )р(s,a)R(s,a)R ( s , a , s)')р(s,a,s')R(s,a,s') Вот мои вопросы: Существуют …

18 machine-learning  reinforcement-learning 

ТЛ; др Каков рекомендуемый способ обработки discreteданных при обнаружении аномалий? Каков рекомендуемый способ обработки categoricalданных при обнаружении аномалий? Этот ответ предлагает использовать дискретные данные для фильтрации результатов. Возможно, замените значение категории шансом наблюдения перктата? вступление Это моя первая публикация здесь, поэтому, пожалуйста, если что-то не кажется технически правильным, ни в …

18 machine-learning  categorical-data  outliers  discrete-data  anomaly-detection 

Мне нужно классифицировать URL-адреса по категориям. Скажем, у меня есть 15 категорий, к которым я планирую обнулить каждый URL. Классификатор с 15 путями лучше? Где у меня есть 15 меток и генерировать функции для каждой точки данных. Или построить 15 бинарных классификаторов, скажем: Movie или Non-Movie, и использовать числа, которые …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

Может кто-нибудь объяснить мне преимущества и недостатки классификации SVM, которая отличает ее от других классификаторов?

18 machine-learning  svm 

Я знаю, что SVM - это двоичный классификатор. Я хотел бы расширить его до мультикласса SVM. Какой самый лучший и, возможно, самый простой способ это сделать? код: в MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

Во время эксперимента по классификации текста я обнаружил, что классификатор гребней генерирует результаты, которые постоянно превосходят тесты среди тех классификаторов, которые чаще упоминаются и применяются для задач интеллектуального анализа текста, таких как SVM, NB, kNN и т. Д. Хотя я не разработал по оптимизации каждого классификатора для этой конкретной задачи …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

В настоящее время я использую тренировку Витерби для проблемы сегментации изображения. Я хотел знать, в чем преимущества / недостатки использования алгоритма Баума-Уэлча вместо тренировки Витерби.

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

Я сталкивался с некоторыми статистиками, которые никогда не используют модели, кроме линейной регрессии, для прогнозирования, потому что они считают, что «модели ML», такие как случайный лес или повышение градиента, трудно объяснить или «не интерпретируются». В линейной регрессии, учитывая, что набор предположений проверен (нормальность ошибок, гомоскедастичность, отсутствие мультиколлинеарности), t-тесты предоставляют способ …

18 regression  machine-learning  multiple-regression  model-interpretation 

В прошлом году на NIPS 2017 Али Рахими и Бен Рехт выиграли тест на награду за свою работу «Случайные функции для крупномасштабных машин с ядром», где они представили случайные функции, которые впоследствии были кодифицированы как алгоритм случайных кухонных раковин. В рамках публикации своего документа они показали, что их модель может …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

Я обучил модели линейной регрессии, используя набор переменных / функций. И модель имеет хорошие показатели. Однако я понял, что нет переменной с хорошей корреляцией с прогнозируемой переменной. Как это возможно?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model