Вопросы с тегом «machine-learning»

Я столкнулся с термином близость в случайных лесах. Но я не мог понять, что он делает в случайных лесах. Как это помогает в целях классификации?

13 machine-learning  random-forest 

В настоящее время я пытаюсь обернуть голову вокруг математики t-SNE . К сожалению, есть еще один вопрос, на который я не могу ответить удовлетворительно: каково реальное значение осей в графике t-SNE? Если бы я выступил с докладом на эту тему или включил бы его в любую публикацию: как бы я …

12 machine-learning  dimensionality-reduction  tsne 

Нормализация партии была приписана существенным улучшениям производительности в глубоких нейронных сетях. Много материала в интернете показывает, как реализовать его на основе активации за активацию. Я уже реализовал backprop, используя матричную алгебру, и учитывая, что я работаю на языках высокого уровня (полагаясь Rcpp(и, в конечном итоге, на GPU) на плотное матричное …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  backpropagation  batch-normalization 

Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Сейчас я учусь в классе линейной регрессии, но я не могу избавиться от …

12 regression  machine-learning  linear  teaching 

Целевой функцией анализа главных компонентов (PCA) является минимизация ошибки восстановления в норме L2 (см. Раздел 2.12 здесь . Другое представление пытается максимизировать дисперсию проекции. У нас также есть отличная статья здесь: Какова целевая функция PCA ? ) Мой вопрос заключается в том, что оптимизация PCA выпуклая? (Я нашел некоторые обсуждения …

12 machine-learning  pca  optimization  convex 

Соревнования Kaggle определяют итоговые рейтинги на основе проведенного тестового набора. Выдержанный тестовый набор является образцом; он не может быть репрезентативным для моделируемого населения. Поскольку каждое представление похоже на гипотезу, алгоритм, выигравший соревнование, может, совершенно случайно, в конечном итоге соответствовать тестовому набору лучше, чем другие. Другими словами, если бы был выбран …

12 machine-learning  probability  hypothesis-testing  sample  kaggle 

В курсе машинного обучения я узнал, что одним из распространенных применений PCA ( анализ основных компонентов ) является ускорение других алгоритмов машинного обучения. Например, представьте, что вы тренируете модель логистической регрессии. Если у вас есть обучающий набор для i от 1 до n, и оказывается, что размер вашего вектора x …

12 machine-learning  pca 

Я слышу эти слова все больше и больше, когда изучаю машинное обучение. Фактически, некоторые люди выиграли медаль Филдса, работающую над закономерностями уравнений. Итак, я думаю, что это термин, который переносится от статистической физики / математики к машинному обучению. Естественно, некоторые люди, которых я спросил, просто не могли это интуитивно объяснить. …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

Я создал эту кривую обучения, и я хочу знать, страдает ли моя модель SVM смещением или дисперсией? Как я могу сделать вывод из этого графика?

12 machine-learning  svm  bias  train 

Посторонний в поле ML / DL; начал курс Udacity Deep Learning, основанный на Tensorflow; выполняя задание 3, задача 4; пытаясь настроить скорость обучения с помощью следующего конфига: Размер партии 128 Количество шагов: достаточно, чтобы заполнить 2 эпохи Размеры скрытых слоев: 1024, 305, 75 Инициализация веса: усеченный в норме с помощью …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

В настоящее время я учу себя, как делать классификацию, и, в частности, я смотрю на три метода: опорные векторные машины, нейронные сети и логистическая регрессия. Я пытаюсь понять, почему логистическая регрессия будет лучше, чем две другие. Исходя из моего понимания логистической регрессии, идея состоит в том, чтобы подогнать логистическую функцию …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

Предположим, у меня есть панель объясняющих переменных , для i = 1 . , , N , t = 1 . , , Т , а также вектор двоичных результатов зависимых переменных У я Т . Таким образом, Y наблюдается только в последний момент времени T, а не в любое …

12 regression  machine-learning  reinforcement-learning 

Я новичок в машинном обучении, поэтому я пытаюсь найти некоторую литературу, но я даже не знаю, для чего Google. Мои данные имеют следующую форму: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User C performs Action X User A performs Action Y …

12 machine-learning  cross-correlation 

Когда я открываю машинное обучение, я вижу разные интересные методы, такие как: автоматически настраивать алгоритмы с помощью таких методов, как grid search, получить более точные результаты за счет комбинации различных алгоритмов одного и того же «типа», это boosting, получить более точные результаты за счет сочетания различных алгоритмов (но не тот …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

Поэтому, рассматривая нейронные сети с радиальной базисной функцией, я заметил, что люди рекомендуют использовать только 1 скрытый слой, тогда как в многослойных нейронных сетях персептрона больше слоев считается лучшим. Учитывая, что сети RBF могут быть обучены с использованием версии обратного распространения, есть ли причины, по которым более глубокие сети RBF …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network