Вопросы с тегом «machine-learning»

Я делаю классификацию изображений с использованием машинного обучения. Предположим, у меня есть некоторые тренировочные данные (изображения), и я разделю эти данные на обучающие и проверочные наборы. И я также хочу дополнить данные (создать новые изображения из оригинальных) путем случайных поворотов и введения шума. Увеличение сделано в автономном режиме. Какой правильный …

14 machine-learning  classification  cross-validation  dataset  data-augmentation 

Потери шарнира можно определить с помощью а потерю журнала можно определить как log ( 1 + exp ( - y i w T x i ) )max ( 0 , 1 - уявесTИкся)Максимум(0,1-YявесTИкся)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)журнал ( 1 + опыт( - уявесTИкся) )журнал(1+ехр⁡(-YявесTИкся))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) У меня есть следующие вопросы: Есть ли …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

Я немного растерялся: чем могут отличаться результаты обученной модели с помощью каретки от модели в оригинальной упаковке? Я прочитал , нужна ли предварительная обработка перед прогнозированием с использованием FinalModel из RandomForest с пакетом Caret? но я не использую никакой предварительной обработки здесь. Я тренировал разные случайные леса, используя набор карет …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

Я знаю, что логистическая регрессия находит гиперплоскость, которая разделяет тренировочные образцы. Я также знаю, что опорные векторные машины находят гиперплоскость с максимальным запасом. Мой вопрос: есть ли разница между логистической регрессией (LR) и машинами опорных векторов (SVM) в том, что LR находит любую гиперплоскость, которая разделяет обучающие выборки, в то …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

Я внедрил Q-Learning, как описано в http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Для того, чтобы ок. Q (S, A) Я использую структуру нейронной сети, как показано ниже, Активация сигмовидной кишки Входы, количество входов + 1 для нейронов действия (все входы масштабируются 0-1) Выходы, один выход. Значение Q- N количество M скрытых слоев. Метод исследования случайный …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

F1-оценка является гармоническим средним значением точности и отзыва. Ось у отзыва - это истинно положительный показатель (который также вызывается). Итак, иногда классификаторы могут иметь низкий уровень отзыва, но очень высокий AUC, что это значит? Каковы различия между AUC и F1-счетом?

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

Цитата из Википедии: В статистике непротиворечивая оценка или асимптотически непротиворечивая оценка является оценщиком - правилом для вычисления оценок параметра обладающим тем свойством, что, поскольку число используемых точек данных увеличивается бесконечно, результирующая последовательность оценок сходится по вероятности к θ ^ * .θ*θ*θ^*θ*θ*θ^* Чтобы сделать это утверждение точным, пусть θ*θ*\theta^* будет значением …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

SVM обрабатывает несбалансированный набор данных? Это какие-либо параметры (например, C или стоимость неправильной классификации), обрабатывающие несбалансированный набор данных?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

Чтобы оценить производительность нового алгоритма классификатора, я пытаюсь сравнить точность и сложность (большое в обучении и классификации). Из машинного обучения: обзор Я получаю полный список контролируемых классификаторов, а также таблицу точности между алгоритмами и 44 задачи тестирования из репозитория данных UCI . Тем не менее, я не могу найти обзор, …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

Я обучаю классификационную модель случайному лесу, чтобы различать 6 категорий. Мои транзакционные данные имеют около 60 тыс. Наблюдений и 35 переменных. Вот пример того, как это выглядит примерно. _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | |-------|----------------|-------|-------|--------| |111 | 2013-04-01 | 12 | US | group1 | |222 | 2013-04-12 | 6 | PNG …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Я пытался решить эту проблему больше года без особого прогресса. Это часть исследовательского проекта, которым я занимаюсь, но я проиллюстрирую его на примере истории, которую я составил, потому что реальная область проблемы немного сбивает с толку (отслеживание глаз). Вы - самолет, следящий за вражеским кораблем, который путешествует через океан, поэтому …

14 time-series  machine-learning  prediction 

Как доказать, что для радиальной базисной функции не существует конечномерного пространства признаковHтакого, что для некоторогоимеем?k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to Hk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x, y) = \langle \Phi(x), \Phi(y)\rangle

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

В другом месте я читал, что выбор функции активации скрытого слоя в NN должен основываться на потребности , то есть, если вам нужны значения в диапазоне от -1 до 1, используйте tanh и используйте сигмоид для диапазона от 0 до 1. Мой вопрос: как узнать, что нужно ? Основано ли …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

Я использую пакет nnet в R, чтобы попытаться построить ANN для прогнозирования цен на недвижимость для квартир (личный проект). Я новичок в этом и не имею математического образования, поэтому, пожалуйста, держись со мной. У меня есть входные переменные, которые являются двоичными и непрерывными. Например, некоторые двоичные переменные, которые изначально были …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

Я разработал концептуальную систему для распознавания звука с использованием моделей mfcc и скрытых марков. Это дает многообещающие результаты, когда я тестирую систему на известные звуки. Хотя система, когда вводится неизвестный звук, возвращает результат с наиболее близким соответствием, и оценка не настолько отлична, чтобы придумать, это неизвестный звук, например: Я подготовил …

14 machine-learning  hidden-markov-model  pattern-recognition