Вопросы с тегом «machine-learning»

В недавнем коллоквиуме реферат спикера утверждал, что они использовали машинное обучение. Во время беседы единственное, что связано с машинным обучением, было то, что они выполняют линейную регрессию на своих данных. После расчета коэффициентов наилучшего соответствия в пространстве параметров 5D они сравнили эти коэффициенты в одной системе с коэффициентами наилучшего соответствия …

90 regression  machine-learning  multiple-regression  terminology  definition 

Я знаю, что k-means не контролируется и используется для кластеризации и т. Д., А k-NN контролируется. Но я хотел узнать конкретные различия между ними?

86 machine-learning  k-means  k-nearest-neighbour 

Как разные методы перекрестной проверки сравниваются с точки зрения дисперсии модели и смещения? Мой вопрос частично мотивирован этой веткой: Оптимальное количество сгибов в перекрестной проверке с кратным распределением : всегда ли лучший выбор - резюме с пропуском? КKK, Ответ на этот вопрос предполагает, что модели, изученные с помощью перекрестной проверки …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

Функция активации tanh: t a n h ( x ) = 2 ⋅ σ( 2 х ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Где , сигмовидная функция, определяется как: \ sigma (x) = \ frac {e ^ x} {1 + e …

82 machine-learning  neural-networks  optimization  cost-maximization 

Я часто сталкивался с термином «решение в закрытой форме». Что означает решение в закрытой форме? Как определить, существует ли решение в близкой форме для данной проблемы? Ища в Интернете, я нашел некоторую информацию, но ничего в контексте разработки статистической или вероятностной модели / решения. Я очень хорошо понимаю регрессию, поэтому, …

82 regression  machine-learning  probability  terminology  stochastic-processes 

В машинном обучении люди говорят о целевой функции, функции стоимости, функции потерь. Это просто разные названия одной и той же вещи? Когда их использовать? Если они не всегда ссылаются на одно и то же, в чем различия?

80 machine-learning  terminology  artificial-intelligence 

Сайт искусственного интеллекта определяет обучение вне политики и вне политики следующим образом: «Учащийся вне политики изучает значение оптимальной политики независимо от действий агента. Q-learning - учащийся вне политики. Учащийся вне политики изучает значение политики, проводимой агентом, включая этапы исследования «. Я хотел бы попросить вашего разъяснения по этому поводу, потому …

79 machine-learning  reinforcement-learning  artificial-intelligence 

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Я понимаю основы цели машин опорных векторов с точки зрения классификации входного набора на несколько разных классов, но я не понимаю некоторые мелкие детали. Для начала, я немного смущен использованием Slack Variables. Какова их цель? Я занимаюсь классификационной проблемой, когда я снимал показания давления с датчиков, которые я поместил на …

76 machine-learning  classification  svm 

Я немного запутался в выборе функций и машинном обучении, и мне было интересно, можете ли вы помочь мне. У меня есть набор данных микрочипов, который классифицируется на две группы и имеет 1000 функций. Моя цель - получить небольшое количество генов (мои особенности) (10-20) в сигнатуре, которую я теоретически смогу применить …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

Поскольку логистическая регрессия является статистической классификационной моделью, имеющей дело с категориальными зависимыми переменными, почему она не называется логистической классификацией ? Разве имя "Регрессия" не должно быть зарезервировано для моделей, имеющих дело с непрерывными зависимыми переменными?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

Я использую алгоритм случайного леса в качестве надежного классификатора двух групп в исследовании микроматрицы с тысячами функций. Каков наилучший способ представить случайный лес, чтобы в нем было достаточно информации, чтобы сделать его воспроизводимым на бумаге? Есть ли в R метод заговора для фактического построения дерева, если имеется небольшое количество объектов? …

75 r  machine-learning  classification  random-forest  microarray 

Я беру онлайн курсы машинного обучения и узнал о градиентном спуске для расчета оптимальных значений в гипотезе. h(x) = B0 + B1X почему нам нужно использовать градиентный спуск, если мы можем легко найти значения по формуле ниже? Это выглядит прямо и легко. но GD нужно несколько итераций, чтобы получить значение. …

74 regression  machine-learning  gradient-descent 

Некоторое время я был очень заинтересован в интеллектуальном анализе данных и машинном обучении , отчасти потому, что я специализировался в этой области в школе, а также потому, что я действительно гораздо более взволнован, пытаясь решить проблемы, которые требуют немного больше размышлений, чем просто программирование. знания и чье решение может иметь …

73 machine-learning  data-mining  careers  phd 

В последние годы сверточные нейронные сети (или, возможно, глубокие нейронные сети в целом) стали глубже и глубже: современные сети переходят от 7 уровней ( AlexNet ) до 1000 слоев ( остаточных сетей) в пространстве 4 года. Причиной повышения производительности в более глубокой сети является то, что можно изучить более сложную …

73 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network