Вопросы с тегом «machine-learning»

Какой самый лучший из двух классификаторов из коробки? Да, я думаю, это вопрос на миллион долларов, и да, я знаю теорему об отсутствии бесплатного обеда , и я также прочитал предыдущие вопросы: Каков наилучший двухклассный классификатор для вашего приложения? и худший классификатор Тем не менее, мне интересно читать больше на …

15 machine-learning  classification  references 

Я группирую распределения вероятностей, используя алгоритм распространения сродства , и планирую использовать расхождение Дженсена-Шеннона в качестве метрики расстояния. Правильно ли использовать сам JSD в качестве расстояния или JSD в квадрате? Почему? Какие различия могут возникнуть в результате выбора одного или другого?

15 machine-learning  clustering  entropy  distance-functions 

Что вы думаете о применении методов машинного обучения, таких как случайные леса или штрафная регрессия (со штрафом L1 или L2 или их комбинацией) в небольших выборочных клинических исследованиях, когда цель состоит в том, чтобы выделить интересные предикторы в контексте классификации? Это не вопрос выбора модели, и я не спрашиваю, как …

15 machine-learning  feature-selection 

Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 3 года назад . Правила: один классификатор за ответ голосовать, если вы согласны уменьшить / удалить дубликаты. …

15 machine-learning  classification  application 

Когда мы углубимся в литературу по нейронным сетям , мы сможем идентифицировать другие методы с нейроморфными топологиями (архитектура, подобная «нейронной сети»). И я не говорю о теореме универсального приближения . Примеры приведены ниже. Тогда это заставляет меня задуматься: каково определение искусственной нейронной сети? Его топология, кажется, охватывает все. Примеры: Одна …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

Я не нашел удовлетворительного ответа на этот вопрос от Google . Конечно, если у меня есть данные порядка нескольких миллионов, то глубокое обучение - это путь. И я прочитал, что, когда у меня нет больших данных, тогда, возможно, лучше использовать другие методы в машинном обучении. Приведенная причина является чрезмерной. Машинное …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

В моем проекте я хочу создать модель логистической регрессии для прогнозирования двоичной классификации (1 или 0). У меня есть 15 переменных, 2 из которых являются категориальными, а остальные представляют собой смесь непрерывных и дискретных переменных. Чтобы соответствовать модели логистической регрессии, мне посоветовали проверить линейную отделимость с использованием SVM, персептрона или …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

Вопросов Зависит ли это от того, мелкое дерево или глубокое? Или мы можем сказать это независимо от глубины / уровня дерева? Почему уклон низкий и дисперсия высокая? Пожалуйста, объясните интуитивно и математически

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

В какой момент мы начинаем классифицировать многослойные нейронные сети как глубокие нейронные сети или иначе говоря: «Каково минимальное количество слоев в глубокой нейронной сети?»

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

Я инженер-программист, работающий над машинным обучением. Насколько я понимаю, линейная регрессия (например, OLS) и линейная классификация (например, логистическая регрессия и SVM) делают прогноз на основе внутреннего произведения между обучаемыми коэффициентами и характеристическими переменными :вес⃗ вес→\vec{w}Икс⃗ Икс→\vec{x} Y^= ф( ш⃗ ⋅ х⃗ ) = f( ∑явесяИкся)Y^знак равное(вес→⋅Икс→)знак равное(ΣявесяИкся) \hat{y} = f(\vec{w} …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

В настоящее время я подгоняю случайные леса для задачи классификации, используя randomForestпакет в R, и не уверен, как сообщить об ошибке обучения для этих моделей. Моя ошибка обучения близка к 0%, когда я вычисляю ее, используя прогнозы, которые я получаю с помощью команды: predict(model, data=X_train) где X_trainданные обучения. В ответ …

15 r  machine-learning  classification  random-forest  overfitting 

Я пытаюсь понять интуицию ядра SVM. Теперь я понимаю, как работает линейный SVM, благодаря чему создается линия принятия решений, которая разбивает данные как можно лучше. Я также понимаю принцип, лежащий в основе переноса данных в многомерное пространство, и то, как это может облегчить нахождение линейной линии принятия решений в этом …

15 machine-learning  svm  kernel-trick 

У меня есть конкретный вопрос о проверке в исследованиях машинного обучения. Как мы знаем, режим машинного обучения требует от исследователей обучать свои модели данным обучения, выбирать модели-кандидаты по набору проверок и сообщать о точности на наборе испытаний. В очень строгом исследовании тестовый набор может использоваться только один раз. Тем не …

15 machine-learning  cross-validation  reproducible-research 

Я много читал о сверточных нейронных сетях и удивлялся, как они избегают исчезающей проблемы градиента. Я знаю, что сети глубокого убеждения объединяют одноуровневые автокодеры или другие предварительно обученные мелкие сети и, таким образом, могут избежать этой проблемы, но я не знаю, как этого избежать в CNN. Согласно Википедии : «Несмотря …

15 machine-learning  optimization  deep-learning  gradient-descent 

Если у меня есть сверточная нейронная сеть (CNN), которая имеет около 1 000 000 параметров, сколько нужно обучающих данных (предположим, я делаю стохастический градиентный спуск)? Есть ли эмпирическое правило? Дополнительные примечания: Когда я выполнил стохастический градиентный спуск (например, 64 патча за 1 итерацию), после ~ 10000 итераций точность классификатора может …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network