Вопросы с тегом «machine-learning»

Я не могу понять Тэмпсон Сэмплинг и как это работает. Я читал о Multi Arm Bandit и после прочтения Upper Confidence Bound Algorithm многие тексты предположили, что сэмплинг Thompson работает лучше, чем UCB. Что такое Тэмпсон Сэмплинг, с точки зрения непрофессионала или просто? Не стесняйтесь предоставлять справочные статьи для дальнейшего …

14 machine-learning  definition  multiarmed-bandit 

Я ищу реализацию динамической модели, чтобы рекомендовать фильм пользователю. Рекомендация должна обновляться каждый раз, когда пользователь смотрит фильм или оценивает его. Чтобы было проще, я думаю о том, чтобы учесть два фактора: прошлые оценки других фильмов пользователем время, когда пользователь смотрел определенные прошлые фильмы Как создать такую ​​модель и что …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

Вопрос: можно ли обучить NN различать нечетные и четные числа, используя только в качестве входных данных сами числа? У меня есть следующий набор данных: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Я тренировал NN с двумя входными …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

Кажется, что для K-средних и других связанных алгоритмов кластеризация основана на расчете расстояния между точками. Есть ли тот, который работает без него?

14 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

Я видел термин "инвариантная перестановка" версия задачи распознавания цифр MNIST. Что это означает?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

Я сталкивался с термином «Машины факторизации» в рекомендательных системах. Я знаю, что такое матричная факторизация для рекомендательных систем, но никогда не слышала о факторизационных машинах. Так в чем же разница?

14 machine-learning  data-mining  recommender-system 

На странице Scikit Learn по выбору модели упоминается использование вложенной перекрестной проверки: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Два цикла перекрестной проверки выполняются параллельно: один с помощью оценщика GridSearchCV для установки гаммы, а другой с помощью cross_val_score для измерения эффективности прогнозирования оценщика. Полученные оценки являются …

14 machine-learning  cross-validation  scikit-learn 

У меня проблемы с пониманием проклятия размерности. В частности, я сталкивался с этим, когда делал scikit-learnурок по Python. Может кто-нибудь объяснить, пожалуйста, ниже в более простой форме? Извините, я пытался понять дольше всего и не могу понять, как они пришли к расчету количества обучающих примеров, чтобы получить эффективную оценку KNN? …

14 machine-learning 

Есть ли хорошие обзоры (обзоры, книги) о различных применениях цепи Маркова Монте-Карло (MCMC)? Я видел Марковскую цепь Монте-Карло на практике , но эта книга кажется немного старой. Есть ли еще книги с обновлениями по различным приложениям MCMC в таких областях, как машинное обучение, компьютерное зрение и вычислительная биология?

14 machine-learning  mcmc  inference  references  application 

Я просматриваю видео в бесплатном онлайн-курсе Эндрю Нг по машинному обучению в Стэнфорде. Он рассматривает Gradient Descent как алгоритм для решения функций линейной регрессии и записи в Octave для его выполнения. Предположительно я мог бы переписать эти функции в R, но мой вопрос в том, разве функция lm () уже …

14 r  regression  machine-learning  gradient-descent 

Я новичок, который собирается начать читать о интеллектуальном анализе данных. У меня есть базовые знания по ИИ и статистике. Поскольку многие говорят, что машинное обучение также играет важную роль в интеллектуальном анализе данных, нужно ли читать о машинном обучении, прежде чем я смогу продолжить изучение данных?

14 machine-learning  references  data-mining 

Случайный лес - это набор деревьев решений, следующих концепции бэгинга. Когда мы переходим от одного дерева решений к следующему дереву решений, то как информация, полученная с помощью последнего дерева решений, переходит к следующему? Потому что, насколько я понимаю, нет ничего лучше обученной модели, которая создается для каждого дерева решений и …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

У меня есть тестовый набор из 100 случаев и два классификатора. Я генерировал прогнозы и вычислял ROC AUC, чувствительность и специфичность для обоих классификаторов. Вопрос 1: Как я могу вычислить значение p, чтобы проверить, является ли одно значительно лучше другого по всем показателям (ROC AUC, чувствительность, специфичность)? Теперь для одного …

14 machine-learning  statistical-significance  roc  auc  sensitivity-specificity 

Это относится к статье « Эффективная локализация объектов с использованием сверточных сетей» , и, насколько я понимаю, выпадение реализовано в 2D. После прочтения кода из Keras о том, как реализован пространственный выпадение 2D, в основном реализована случайная двоичная маска формы [batch_size, 1, 1, num_channels]. Однако, что именно этот пространственный 2D-выпадет …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

Я прохожу курс машинного обучения Эндрю Нг и не смог получить правильный ответ на этот вопрос после нескольких попыток. Пожалуйста, помогите решить это, хотя я прошел через уровень. Предположим, что ученики взяли какой-то класс, и у класса был промежуточный экзамен и итоговый экзамен. Вы собрали набор данных их результатов на …

14 machine-learning  self-study  normalization