Вопросы с тегом «machine-learning»

Я хочу улучшить свое понимание нейронных сетей и их преимуществ по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения. Мое понимание, как показано ниже, и мой вопрос: Можете ли вы исправить и дополнить мое понимание, пожалуйста? :) Мое понимание: (1) Искусственные нейронные сети = функция, которая предсказывает выходные значения из входных значений. …

11 regression  machine-learning 

Я студент-физик, изучающий машинное обучение / науку о данных, поэтому я не хочу, чтобы этот вопрос вызвал какие-либо конфликты :) Однако большая часть любой программы по физике для студентов-физиков - это проведение лабораторных работ / экспериментов, что означает много данных. обработка и статистический анализ. Тем не менее, я замечаю резкую …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

Посмотрев видео на YouTube, я чувствую, что не могу точно определить, что такое вариационный вывод. Я могу следовать процедурам, пока смотрю видео лекции об этом. Но сложно определить, что на самом деле. Надеюсь услышать об этом.

11 machine-learning  mathematical-statistics  data-mining 

Меня интересуют теоретические результаты для обобщающей способности машин опорных векторов, например, оценки вероятности ошибки классификации и размерности Вапника-Червоненкиса (VC) этих машин. Однако, читая литературу, у меня сложилось впечатление, что некоторые похожие повторяющиеся результаты имеют тенденцию незначительно отличаться от автора к автору, особенно в отношении технических условий, необходимых для выполнения определенной …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

Существует ли существующая методология применения контролируемой модели обучения к неопределенному набору данных? Например, скажем, у нас есть набор данных с классами A и B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | B …

11 machine-learning  supervised-learning 

У меня есть набор данных с 26 функциями и 31000 строк. Это набор данных из 38 предметов. Это для биометрической системы. Поэтому я хочу иметь возможность определять предметы. Чтобы иметь набор для тестирования, я знаю, что должен удалить некоторые значения. Так что лучше делать и почему? (а) оставить 30 предметов …

11 machine-learning  cross-validation  out-of-sample 

Играя с набором данных Boston Housing Dat и RandomForestRegressor(с параметрами по умолчанию) в scikit-learn, я заметил кое-что странное: средний балл перекрестной проверки уменьшился, когда я увеличил число сгибов выше 10. Моя стратегия перекрестной проверки была следующей: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = cross_val_score(est, X, y, cv=cv_met) ... где num_cvsбыл изменен. …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

Мне было интересно, есть ли какие-либо методы машинного обучения (без присмотра) для моделирования продольных данных? Я всегда использовал модели со смешанными эффектами (в основном нелинейные), но мне было интересно, есть ли другие способы сделать это (используя машинное обучение). Под машинным обучением я подразумеваю случайный лес, классификацию / кластеризацию, деревья решений …

11 machine-learning  mixed-model 

Ранее я проходил курс ML, но теперь, когда я работаю над проектами, связанными с ML, я изо всех сил стараюсь его применить. Я уверен, что то, чем я занимаюсь, было исследовано / изучено ранее, но я не могу найти конкретные темы. Все примеры машинного обучения, которые я нахожу в Интернете, …

11 machine-learning  references  train  application 

Недавно мы увидели появление остаточной нейронной сети, в которой каждый уровень состоит из вычислительного модуля и ярлыка соединения, которое сохраняет входные данные для уровня, такие как выходные данные i-го уровня: Сеть позволяет извлекать остаточные элементы и обеспечивает более глубокую глубину, в то же время будучи более устойчивой к исчезающей проблеме …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

Я читал статью о нормализации партии [1], и в ней был один раздел, где приводится пример, в котором я пытался показать, почему нормализацию следует выполнять осторожно. Я, честно говоря, не могу понять, как работает пример, и мне очень любопытно понять, что они пишут столько, сколько я могу. Сначала позвольте мне …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

Кто-нибудь пытался проверить, дает ли соответствие модели Elastic Net ElasticNetв Scikit-Learn в Python и glmnetR в одном наборе данных одинаковые арифметические результаты? Я экспериментировал со многими комбинациями параметров (поскольку две функции различаются значениями по умолчанию, которые они передают аргументам), а также масштабировал данные, но, похоже, ничто не дает одинаковую модель …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

Бумага здесь . Политика развертывания ... - это линейная политика softmax, основанная на быстрых, постепенно вычисляемых локальных функциях на основе шаблонов ... Я не понимаю, что такое политика развертывания и как она связана с политикой сети выбора хода. Любое более простое объяснение?

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games 

Я знаю основы SVM и SVR, но до сих пор не понимаю, как проблема нахождения гиперплоскости, которая максимизирует запас, вписывается в SVR. Во-вторых, я прочитал кое-что о используемом в качестве предела терпимости в SVR. Что это означает?εϵ\epsilon В-третьих, есть ли разница между параметрами решающей функции, используемыми в SVM и SVR?

11 regression  machine-learning  svm 

Я всегда читал термин взаимодействие в контексте регрессии. Должны ли мы также рассмотреть взаимодействие с различными моделями, например, knn или svm? Если имеется , или даже больше функций и, скажем, наблюдений, как обычно найти полезные взаимодействия? Попробуйте все комбинации? Или использовать только комбинации, которые имеют смысл?505050100100100100010001000

11 machine-learning  interaction  terminology