Вопросы с тегом «machine-learning»

Справочная информация: Недавно я понял на более глубоком уровне важность увеличения данных при обучении сверточных нейронных сетей, увидев этот прекрасный доклад Джеффри Хинтона . Он объясняет, что сверточные нейронные сети текущего поколения не способны обобщить систему отсчета тестируемого объекта, что затрудняет для сети истинное понимание того, что зеркальные изображения объекта …

13 machine-learning  deep-learning 

Я знаю, что традиционные статистические модели, такие как регрессия пропорциональных рисков Кокса и некоторые модели Каплана-Мейера, могут использоваться для прогнозирования дней до следующего возникновения события, скажем, провала и т. Д., Т. Е. Анализа выживания Вопросов Как можно использовать регрессионную версию моделей машинного обучения, таких как GBM, нейронные сети и т. …

13 machine-learning  classification  survival  cox-model  kaplan-meier 

У меня есть набор данных, состоящий из 15K помеченных образцов (из 10 групп). Я хочу применить уменьшение размерности к двум измерениям, которые бы учитывали знание меток. Когда я использую «стандартные» неконтролируемые методы уменьшения размерности, такие как PCA, график рассеяния, кажется, не имеет ничего общего с известными метками. У того, что …

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis 

Я читал Книгу Йошуа Бенжио по глубокому обучению, и на странице 224 написано: Сверточные сети - это просто нейронные сети, которые используют свертку вместо общего умножения матриц, по крайней мере, на одном из их уровней. однако я не был уверен на 100% в том, как «заменить умножение матриц сверткой» в …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

Прочитав отличное статистическое моделирование: две культуры (Breiman 2001) , мы можем использовать все различия между традиционными статистическими моделями (например, линейной регрессией) и алгоритмами машинного обучения (например, Bagging, Random Forest, Boosted trees ...). Брейман критикует модели данных (параметрические), потому что они основаны на предположении, что наблюдения генерируются известной формальной моделью, предписанной …

13 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting  bagging 

Я знаю, что как выбор элементов, так и уменьшение размерности направлены на уменьшение количества элементов в исходном наборе элементов. Какая разница между ними, если мы делаем одно и то же в обоих?

13 machine-learning  pca  feature-selection  dimensionality-reduction 

Скажем, зависит от . Строго говоря,αXXXαα\alpha если и α обе случайные величины, мы могли бы написать p ( X ∣ α ) ;XXXαα\alphap(X∣α)p(X∣α)p(X\mid\alpha) однако, если - случайная величина, а α - параметр, мы должны написать p ( X ; α ) .XXXαα\alphap(X;α)p(X;α)p(X; \alpha) Я заметил несколько раз, что сообщество машинного …

13 machine-learning  terminology 

Я только что закончил «Введение в статистическое обучение» . Я задавался вопросом, отличается ли использование перекрестной проверки для нахождения наилучших параметров настройки для различных методов машинного обучения от отслеживания данных? Мы неоднократно проверяем, какое значение параметра настройки дает лучший прогнозирующий результат в тестовом наборе. Что, если параметр настройки, к которому …

13 machine-learning  cross-validation 

Я довольно новичок в машинном обучении, методиках CART и тому подобном, и я надеюсь, что моя наивность не слишком очевидна. Как случайный лес обрабатывает многоуровневые / иерархические структуры данных (например, когда интерес представляет межуровневое взаимодействие)? То есть наборы данных с единицами анализа на нескольких иерархических уровнях ( например , ученики, …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Недавно я узнал об использовании трюка Ядра, который отображает данные в пространства более высоких измерений в попытке линеаризовать данные в этих измерениях. Есть ли случаи, когда я должен избегать использования этой техники? Это просто вопрос поиска правильной функции ядра? Для линейных данных это, конечно, не полезно, но для нелинейных данных …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

У меня нет математических знаний, но я понимаю, как работает простой Персептрон, и мне кажется, что я понимаю концепцию гиперплоскости (я представляю ее геометрически как плоскость в трехмерном пространстве, которая разделяет два облака точек, так же как линия разделяет облака двух точек в 2D-пространстве). Но я не понимаю, как одна …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class 

Я делаю регрессию, используя случайные леса для прогнозирования цен на основе нескольких атрибутов. Код написан на Python с использованием Scikit-learn. Как вы решаете, должны ли вы преобразовывать свои переменные, используя exp/ logперед тем, как использовать их для соответствия регрессионной модели? Обязательно ли это при использовании ансамблевого подхода, такого как Random …

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

Я никогда не участвовал в официальных или структурированных курсах анализа данных или машинного обучения (кроме недавних онлайн-предложений) и узнал большую часть того, что я знаю, читая и пробуя что-то. Я знаю, что далеко от возможности устроиться на работу. Мой вопрос не в том, что лучше ( например, в этом вопросе …

13 machine-learning  data-mining  careers 

Допустим, я хочу создать классификатор логистики для фильма М. Мои особенности будут примерно такими, как возраст человека, пол, род занятий, местоположение. Так что тренировочный набор будет примерно таким: Возраст Пол Род занятий Расположение Нравится (1) / Не нравится (0) 23 M Software США 1 24 F Doctor UK 0 и …

13 machine-learning  feature-construction 

У меня есть временные данные частот активности. Я хочу идентифицировать кластеры в данных, которые указывают различные периоды времени с подобными уровнями активности. В идеале я хочу идентифицировать кластеры без указания количества кластеров априори. Каковы подходящие методы кластеризации? Если в моем вопросе недостаточно информации, чтобы ответить, какую информацию мне нужно предоставить …

13 machine-learning  clustering