Вопросы с тегом «machine-learning»

Я прочитал некоторые определения отзыва и точности, хотя это каждый раз в контексте поиска информации. Мне было интересно, может ли кто-нибудь объяснить это немного подробнее в контексте классификации и, возможно, проиллюстрировать некоторые примеры. Скажем, например, у меня есть двоичный классификатор, который дает мне точность 60% и отзыв 95%, это хороший …

40 machine-learning  metric 

Я нашел выпрямленную линейную единицу (ReLU), восхваляемую в нескольких местах как решение проблемы исчезающего градиента для нейронных сетей. То есть, в качестве функции активации используется max (0, x). Когда активация положительна, очевидно, что это лучше, чем, скажем, функция активации сигмоида, поскольку ее вывод всегда равен 1, а не сколь угодно …

40 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

Я играл со случайными лесами для регрессии, и мне трудно понять, что именно означают эти два показателя важности и как их следует интерпретировать. importance()Функция дает два значения для каждой переменной: %IncMSEи IncNodePurity. Есть ли простые интерпретации для этих двух значений? В IncNodePurityчастности, действительно ли это просто увеличение RSS после удаления …

40 r  machine-learning  random-forest  importance 

Я пытаюсь предсказать результат сложной системы, используя нейронные сети (ИНС). Исходные (зависимые) значения находятся в диапазоне от 0 до 10000. Разные входные переменные имеют разные диапазоны. Все переменные имеют примерно нормальное распределение. Я рассматриваю разные варианты масштабирования данных перед тренировкой. Один из вариантов - масштабировать входные (независимые) и выходные (зависимые) …

40 machine-learning  neural-networks  multidimensional-scaling 

Я пытаюсь понять, в чем сходство скрытого распределения Дирихле и word2vec для вычисления сходства слов. Как я понимаю, LDA отображает слова в вектор вероятностей скрытых тем, в то время как word2vec отображает их в вектор действительных чисел (относительно разложения по сингулярным точкам поточечной взаимной информации, см. О. Леви, Ю. Голдберг, …

39 machine-learning  self-study  natural-language  latent-variable  word2vec 

Я получаю 100% точность для своего дерева решений. Что я делаю не так? Это мой код: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import train_test_split x_train = x[0:2635] x_test …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

Я ищу статью, которая могла бы помочь дать руководство о том, как выбирать гиперпараметры глубокой архитектуры, такие как многоуровневые авто-кодеры или сети с глубоким доверием. Существует много гиперпараметров, и я очень запутался в том, как их выбирать. Также использование перекрестной проверки не вариант, так как обучение действительно занимает много времени!

38 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks  hyperparameter 

В чем разница между автономным и онлайн обучением ? Это просто вопрос обучения по всему набору данных (в автономном режиме) или обучения постепенно (по одному экземпляру за раз)? Какие примеры алгоритмов используются в обоих?

38 machine-learning  online 

У меня нет компьютерного зрения, но когда я читаю некоторые статьи и статьи, связанные с обработкой изображений и сверточными нейронными сетями, я постоянно сталкиваюсь с термином translation invarianceили translation invariant. Или я много читал, что обеспечивает операция свертки translation invariance? !! что это значит? Я сам всегда переводил это себе, …

38 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

Насколько я знаю, при принятии Stochastic Gradient Descent в качестве алгоритма обучения кто-то использует «эпоху» для полного набора данных и «пакет» для данных, используемых на одном этапе обновления, тогда как другой использует соответственно «пакет» и «мини-пакет», и другие используют «эпоху» и «минибат». Это приносит много путаницы при обсуждении. Так что …

38 machine-learning 

Я работаю над набором данных с 200 000+ выборок и примерно 50 объектами на выборку: 10 непрерывных переменных, а остальные ~ 40 являются категориальными переменными (страны, языки, научные области и т. Д.). Для этих категориальных переменных у вас есть, например, 150 разных стран, 50 языков, 50 научных областей и т. …

37 machine-learning  classification  categorical-data  random-forest  many-categories 

Я начинаю хотеть развивать свой собственный набор навыков, и я всегда был очарован машинным обучением. Однако шесть лет назад вместо того, чтобы заниматься этим, я решил получить совершенно иную степень в области компьютерных наук. Я занимаюсь разработкой программного обеспечения и приложений уже около 8-10 лет, так что у меня есть …

37 machine-learning  references  mathematical-statistics 

TL, DR: кажется, что, вопреки часто повторяемым советам, перекрестная проверка «один-один-один» (LOO-CV), то естькратное CV, где(количество сгибов) равно(число обучающих наблюдений) - дает оценки ошибки обобщения, которые являются наименьшей переменной для любого, а не самой переменной, предполагая определенноеусловие устойчивости либо для модели / алгоритма, либо для набора данных, либо для обоих …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

В этом семестре у меня есть курс по машинному обучению, и профессор попросил нас найти реальную проблему и решить ее одним из методов машинного обучения, представленным в классе: Деревья решений Искусственные нейронные сети Опорные векторные машины Обучение на основе экземпляров ( кНН , LWL ) Байесовские сети Усиление обучения Я …

37 machine-learning 

На странице 223 «Введение в статистическое обучение» авторы суммируют различия между регрессией гребня и лассо. Они предоставляют пример (рис. 6.9) того, когда «лассо имеет тенденцию превосходить регрессию гребня с точки зрения смещения, дисперсии и MSE». Я понимаю, почему лассо может быть желательным: это приводит к разреженным решениям, поскольку сокращает многие …

37 machine-learning  prediction  lasso  regularization  ridge-regression