Вопросы с тегом «machine-learning»

Я слежу за вопросом, который я задавал ранее по УКР . Я вижу много литературы, описывающей их, но ни одной, которая фактически говорит о регрессии (даже не классификация с помеченными данными). У меня такое ощущение, что он используется только для немаркированных данных. Есть ли ресурсы для обработки регрессии? Или это …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

У меня есть список белков с их характеристиками. Пример таблицы выглядит так: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Ряды - это белки, а столбцы - это особенности. У меня также есть список белков, которые также взаимодействуют; например Protein3, Protein4 Protein1, Protein2 Protein4, Protein1 Проблема : для предварительного анализа я хочу знать, …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks 

У меня есть набор данных с двумя перекрывающимися классами, семь точек в каждом классе, точки находятся в двухмерном пространстве. В R, и я бегу svmиз e1071пакета, чтобы построить разделяющую гиперплоскость для этих классов. Я использую следующую команду: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

Например, кто-то хочет предсказать цены на жилье и имеет две входные характеристики: длину и ширину дома. Иногда, один также включает в себя «производные» полиномиальные входные объекты, такие как площадь, которая является длиной * шириной. 1) Какой смысл включать производные функции? Разве нейронная сеть не должна изучать связь между длиной, шириной …

13 machine-learning  neural-networks 

Я читал на этом сайте, что, по-видимому, Kinect каким-то образом использует алгоритм случайных лесов для машинного обучения. Кто-нибудь может объяснить, для чего он использует случайные леса и как работает их подход?

13 machine-learning  random-forest  application 

Можете ли вы порекомендовать книгу с хорошей информацией, которая может быть использована для разработки системы рекомендаций?

13 machine-learning  references  recommender-system 

Имея ограниченные знания о SVM, он подходит для короткой и полной матрицы данных (много функций и не слишком много экземпляров), но не для больших данных.ИксXX Я понимаю, что одной из причин является то, что матрица ядра - это матрица n × n, где n - количество экземпляров в данных. Если …

13 machine-learning  svm  large-data 

Мой вопрос исходит из следующего факта. Я читал посты, блоги, лекции, а также книги по машинному обучению. У меня сложилось впечатление, что специалисты по машинному обучению кажутся безразличными ко многим вещам, которые волнуют статистиков / эконометрики. В частности, практики машинного обучения подчеркивают точность прогноза, а не умозаключения. Один такой пример …

13 machine-learning  self-study  inference 

В машинном обучении мы можем использовать область под кривой ROC (часто сокращенно AUC или AUROC), чтобы суммировать, насколько хорошо система может различать две категории. В теории обнаружения сигналов часто (индекс чувствительности) используется для аналогичной цели. Эти два тесно связаны, и я считаю, что они эквивалентны друг другу, если определенные предположения …

13 machine-learning  roc  auc  signal-detection  d-prime 

Есть ли литература, в которой рассматривается выбор размера мини-партии при выполнении стохастического градиентного спуска? По моему опыту, это, кажется, эмпирический выбор, обычно находящийся в перекрестной проверке или с использованием различных практических правил. Является ли хорошей идеей медленно увеличивать размер мини-пакета по мере уменьшения ошибки проверки? Как это повлияет на ошибку …

13 machine-learning  gradient-descent  hyperparameter  deep-learning 

Есть ли способ выполнить Гауссовскую регрессию процесса на многомерном выходе (возможно, коррелированном) с использованием GPML ? В демонстрационном скрипте я мог найти только 1D пример. Аналогичный вопрос о том , что CV тали случай многомерного ввода. Я просмотрел их книгу, чтобы узнать, смогу ли я найти что-нибудь. В 9-й главе …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

Как я могу доказать, что точечное произведение двух функций ядра является функцией ядра?

13 machine-learning  kernel-trick 

Когда люди говорят о нейронных сетях, что они имеют в виду, когда говорят «размер ядра»? Ядра являются функциями подобия, но что это говорит о размере ядра?

13 machine-learning  neural-networks 

Я пытаюсь обучить нейронную сеть для классификации, но у меня довольно шумные ярлыки (около 30% ярлыков ошибочны). Потеря перекрестной энтропии действительно работает, но мне было интересно, есть ли альтернативы, более эффективные в этом случае? или потеря кросс-энтропии является оптимальной? Я не уверен, но я думаю о некоторой «отсечке» кросс-энтропийной потери, …

13 machine-learning  neural-networks  loss-functions  noise 

Можно ли иметь отрицательные веса (после достаточного количества эпох) для глубоких сверточных нейронных сетей, когда мы используем ReLU для всех уровней активации?

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