Вопросы с тегом «machine-learning»

Я пытаюсь понять модели матричной факторизации для рекомендательных систем и всегда читаю «скрытые функции», но что это значит? Я знаю, что означает особенность для учебного набора данных, но я не могу понять идею скрытых возможностей. Каждая статья по теме, которую я могу найти, слишком мелкая. Редактировать: если вы хотя бы …

15 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Допустим, у меня есть классификатор логистической регрессии. В обычном пакетном обучении я бы использовал термин регуляризатор, чтобы предотвратить переоснащение и сохранить вес небольшим. Я также нормализую и масштабирую свои функции. В режиме онлайн обучения я получаю непрерывный поток данных. Я делаю обновление градиентного спуска с каждым примером и затем отбрасываю …

15 machine-learning  normalization  regularization  online 

Я видел разные метрики ошибок, используемые в соревнованиях Kaggle: RMS, среднее значение, AUC и другие. Каково общее правило выбора метрики ошибки, т. Е. Как узнать, какую метрику ошибки использовать для данной проблемы? Есть ли рекомендации?

15 machine-learning  classification  error 

В чем преимущества кривых ROC? Например, я классифицирую некоторые изображения, что является проблемой двоичной классификации. Я выделил около 500 объектов и применил алгоритм выбора объектов, чтобы выбрать набор функций, а затем применил SVM для классификации. В этом случае, как я могу получить кривую ROC? Должен ли я изменить пороговые значения …

15 machine-learning  roc 

В качестве альтернативы можно прогнозировать валютные рынки. Я знаю, что это может быть довольно сложно, поэтому в качестве вступления я ищу простой алгоритм прогнозирования, который имеет некоторую точность. (Это для магистерского проекта университета, который длится четыре месяца) Я читал, что многослойная нейронная сеть может быть полезна. Есть мысли по этому …

15 machine-learning  finance 

Учитывая последовательность входов, мне нужно определить, обладает ли эта последовательность определенным желаемым свойством. Свойство может быть только истинным или ложным, то есть существует только два возможных класса, к которым может принадлежать последовательность. Точная связь между последовательностью и свойством неясна, но я считаю, что она очень последовательна и должна подойти для …

15 machine-learning  classification  modeling 

В качестве продолжения Моей нейронной сети не могу даже изучить евклидово расстояние, я упростил еще больше и попытался обучить один ReLU (со случайным весом) одному ReLU. Это самая простая сеть, которая существует, и все же половину времени она не может сходиться. Если исходное предположение имеет ту же ориентацию, что и …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  keras 

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html Page 116 объясняет ошибку Байеса, как показано ниже Идеальная модель - это оракул, который просто знает истинное распределение вероятностей, которое генерирует данные. Даже такая модель по-прежнему будет вызывать некоторые ошибки во многих проблемах, потому что в распределении все еще может быть шум. В случае контролируемого обучения отображение от x …

15 machine-learning  deep-learning  terminology 

Практически в любой базе данных, в которой мы хотим делать прогнозы с использованием алгоритмов машинного обучения, найдутся пропущенные значения для некоторых характеристик. Существует несколько подходов к решению этой проблемы, чтобы исключить строки с пропущенными значениями, пока они не заполнятся средними значениями признаков. Я хотел бы использовать для несколько более надежного …

15 machine-learning  scikit-learn  data-imputation 

Я пытаюсь понять точную кривую отзыва, я понимаю, что такое точность и отзыв, но не понимаю, что такое базовое значение. Я читал эту ссылку https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ и я не понимаю часть базовой линии, как показано в «Кривая точного восстановления идеального классификатора», что она делает? и как мы это вычисляем? Это просто …

15 r  machine-learning  classification  precision-recall 

Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я выполнил тест отношения правдоподобия этой модели по сравнению с моделью без фиксированного эффекта (условия) и получил значительную разницу. В …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Может кто-нибудь сказать мне, как я должен построить нейронную сеть, используя пакетный метод? Я прочитал, что в пакетном режиме для всех выборок в обучающем наборе мы вычисляем ошибку, дельту и, следовательно, веса дельты для каждого нейрона в сети, а затем вместо немедленного обновления весов мы накапливаем их, а затем перед …

15 machine-learning  neural-networks 

Предположим, у нас есть ответ Y и предикторы X1, ...., Xn. Если бы мы попытались согласовать Y с помощью линейной модели X1, ...., Xn, и так получилось, что истинные отношения между Y и X1, ..., Xn не были линейными, мы могли бы исправить модель, преобразовав X как-то, а затем подгоняя …

15 machine-learning  random-forest 

Я читаю научную статью о классификации изображений. В экспериментальных результатах они говорят о точности топ-1 и топ-5, но я никогда не слышал этого термина и не могу найти его с помощью Google. Может кто-нибудь дать мне определение или указать мне где-нибудь? :)

15 machine-learning 

При выполнении линейной классификации SVM часто бывает полезно нормализовать тренировочные данные, например, путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение, а затем масштабировать данные теста со средним и стандартным отклонением обучающих данных. Почему этот процесс резко меняет производительность классификации?

15 machine-learning  svm  standardization