Вопросы с тегом «machine-learning»

В чем разница между прямой и рекуррентной нейронной сетью? Почему вы используете один поверх другого? Существуют ли другие сетевые топологии?

59 machine-learning  neural-networks  terminology  rnn  topologies 

Здесь и здесь я нашел два вопроса об этой проблеме, но пока нет очевидного ответа или объяснения. Я навязываю ту же проблему, где ошибка проверки меньше, чем ошибка обучения в моей Convolution Neural Network. Что это обозначает?

58 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation 

Я считаю невероятно полезными такие ресурсы, как Книга вероятностей и статистики и Справочная карта R для интеллектуального анализа данных . Они, очевидно, служат справочной информацией, но также помогают мне организовать свои мысли по теме и получить представление о земле. В: Есть ли что-то подобное этим ресурсам для методов машинного обучения? …

57 machine-learning  references 

Как PCA, так и autoencoder могут уменьшать размер, так в чем же разница? В какой ситуации я должен использовать один над другим?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

Я новичок в области глубокого обучения, и для меня первым шагом было прочитать интересные статьи с сайта deeplearning.net. В статьях о глубоком обучении Хинтон и другие в основном говорят о применении его к проблемам изображения. Может кто-нибудь попытаться ответить мне, может ли это быть применено к проблеме прогнозирования значений временных …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

Мне кажется, что проверка не нужна. То есть разделение исходного набора данных на две части (обучение и тестирование) и использование результатов тестирования в качестве обобщающей меры несколько бесполезны. K-кратная перекрестная проверка, кажется, дает лучшие приближения к обобщению (поскольку она обучает и проверяет каждую точку). Итак, почему мы должны использовать стандартную …

54 machine-learning  cross-validation  validation 

В статистическом обучении, неявно или явно, всегда предполагается, что обучающий набор состоит из наборов ввода / ответа , которые независимо взяты из одного и того же совместного распределения сD ={ X , y }D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \}NNNP ( X , y )( Xя, уя)(Xi,yi)({\bf{X}}_i,y_i) P(X,y)P(X,y)\mathbb{P}({\bf{X}},y) p(X,y)=p(y|X)p(X)p(X,y)=p(y|X)p(X) p({\bf{X}},y) …

54 machine-learning  cross-validation  non-independent  iid 

Я рассматриваю возможность использования библиотек Python для проведения экспериментов по машинному обучению. До сих пор я полагался на WEKA, но в целом был довольно недоволен. Это связано прежде всего с тем, что я обнаружил, что WEKA не так хорошо поддерживается (очень мало примеров, документации мало, а поддержка сообщества менее чем …

53 machine-learning  python 

У нас уже было несколько вопросов о несбалансированных данных при использовании логистической регрессии , SVM , деревьев решений , пакетов и ряда других подобных вопросов, что делает эту тему очень популярной! К сожалению, каждый из вопросов, похоже, зависит от алгоритма, и я не нашел каких-либо общих рекомендаций по работе с …

53 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

Обычной хорошей практикой в ​​машинном обучении является нормализация характеристик или стандартизация данных переменных предиктора, вот и все, центрируйте данные, вычитая среднее значение, и нормализуйте его, деля на дисперсию (или стандартное отклонение тоже). Для самодостаточности и, насколько я понимаю, мы делаем это для достижения двух основных целей: Избегайте сверхмалых весов модели …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

Многие авторы статей, которые я читаю, утверждают, что SVM - это превосходный метод для решения проблемы регрессии / классификации, осознавая, что они не могут получить аналогичные результаты с помощью NN. Часто сравнение утверждает, что SVM вместо NN, Иметь сильную теорию основания Достигнуть глобального оптимума благодаря квадратичному программированию Нет проблем для …

52 machine-learning  svm  neural-networks 

У меня есть набор данных в виде (функции, двоичный вывод 0 или 1), но 1 случается довольно редко, поэтому, всегда прогнозируя 0, я получаю точность от 70% до 90% (в зависимости от конкретных данных, на которые я смотрю ). Методы ML дают мне примерно одинаковую точность, и я считаю, что …

52 machine-learning  classification  binary-data  unbalanced-classes 

Я строю регрессионные модели. В качестве шага предварительной обработки я масштабирую значения моих объектов так, чтобы они имели среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Необходимо ли также нормализовать целевые значения?

52 regression  machine-learning 

В некоторых материалах, которые я видел по машинному обучению, говорилось, что плохая идея - подходить к проблеме классификации с помощью регрессии. Но я думаю, что всегда можно сделать непрерывную регрессию, чтобы соответствовать данным и усечь непрерывный прогноз, чтобы получить дискретные классификации. Так почему это плохая идея?

51 regression  machine-learning  classification 

Краткое определение повышения : Может ли группа слабых учеников создать одного сильного ученика? Слабый ученик определяется как классификатор, который лишь незначительно коррелирует с истинной классификацией (он может маркировать примеры лучше, чем случайные догадки). Краткое определение случайного леса : Случайные леса произрастает много деревьев классификации. Чтобы классифицировать новый объект из входного …

51 machine-learning  random-forest  boosting  bagging