Статистика и большие данные supervised-learning

4

Классовый дисбаланс в контролируемом машинном обучении

Это вопрос в целом, не относящийся к какому-либо методу или набору данных. Как мы решаем проблему дисбаланса классов в обучении с использованием контролируемой машины, где число 0 составляет около 90%, а число 1 составляет около 10% в вашем наборе данных. Как оптимально обучить классификатор. Одним из способов, которым я следую, …

47 machine-learning unbalanced-classes supervised-learning

1

Разница между GradientDescentOptimizer и AdamOptimizer (TensorFlow)?

Я написал простой MLP в TensorFlow, который моделирует XOR-Gate . Таким образом, для: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] он должен произвести следующее: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Сеть имеет входной слой, скрытый слой и выходной слой с 2, 5 и 1 нейроном каждый. В …

45 machine-learning neural-networks error gradient-descent supervised-learning

1

Чем softmax_cross_entropy_with_logits отличается от softmax_cross_entropy_with_logits_v2?

В частности, я предполагаю, что мне интересно это утверждение: Будущие основные версии TensorFlow позволят градиентам перетекать в метки, введенные на backprop по умолчанию. Который показан, когда я использую tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. В том же сообщении он призывает меня взглянуть tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. Я просмотрел документацию, но она только утверждает, что для tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2: Обратное распространение …

41 machine-learning supervised-learning tensorflow backpropagation

3

Применить вложения слов ко всему документу, чтобы получить вектор объектов

Как использовать вложение слов для сопоставления документа с вектором объектов, подходящим для использования с контролируемым обучением? Слово вложение отображает каждое слово к вектору , где некоторые не слишком большое количество (например, 500). Популярные вложения слова включают в себя word2vec и Glove .весвесwv ∈ Rdv∈рdv \in \mathbb{R}^dddd Я хочу применять контролируемое …

38 classification natural-language supervised-learning word2vec word-embeddings

3

Существует ли какая-либо проблема контролируемого обучения, которую (глубокие) нейронные сети, очевидно, не могут превзойти другими методами?

Я видел людей, которые приложили много усилий к SVM и ядрам, и они выглядят довольно интересно, как начинающие в машинном обучении. Но если мы ожидаем, что почти всегда мы сможем найти превосходящее решение с точки зрения (глубокой) нейронной сети, каков смысл использования других методов в эту эпоху? Вот мое ограничение …

33 machine-learning svm kernel-trick supervised-learning

2

Обучение под наблюдением, обучение без учителя и обучение с подкреплением: основы рабочего процесса

Контролируемое обучение 1) Человек строит классификатор на основе входных и выходных данных 2) Этот классификатор обучается с обучающим набором данных 3) Этот классификатор тестируется с тестовым набором данных 4) Развертывание, если выход удовлетворительный Для использования, когда «я знаю, как классифицировать эти данные, мне просто нужно, чтобы вы (классификатор) отсортировали их». …

30 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

5

Различение между двумя группами в статистике и машинном обучении: проверка гипотез против классификации и кластеризации

Предположим, у меня есть две группы данных, помеченные A и B (каждая из которых содержит, например, 200 образцов и 1 особенность), и я хочу знать, отличаются ли они. Я мог бы: а) выполнить статистический тест (например, t-тест), чтобы увидеть, отличаются ли они статистически. б) использовать контролируемое машинное обучение (например, классификатор …

29 machine-learning hypothesis-testing t-test unsupervised-learning supervised-learning

3

Неконтролируемое, контролируемое и полуконтролируемое обучение

В контексте машинного обучения, в чем разница между неконтролируемое обучение контролируемое обучение и полу-контролируемое обучение? И каковы некоторые из основных алгоритмических подходов?

27 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

3

Ежедневный анализ временных рядов

Я пытаюсь провести анализ временных рядов, и я новичок в этой области. У меня есть ежедневный подсчет событий с 2006 по 2009 год, и я хочу приспособить модель временного ряда к нему. Вот прогресс, который я сделал: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) В результате получается сюжет: Чтобы проверить, есть ли сезонность …

25 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

3

Как предсказать результат только с положительными случаями в качестве обучения?

Ради простоты, скажем, я работаю над классическим примером писем со спамом / без спама. У меня есть набор из 20000 писем. Из них я знаю, что 2000 являются спамом, но у меня нет примеров писем, не являющихся спамом. Я хотел бы предсказать, являются ли оставшиеся 18000 спамом или нет. В …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

2

Каково многообразное допущение в обучении под наблюдением?

Я пытаюсь выяснить, что означает многообразное допущение в обучении под наблюдением. Кто-нибудь может объяснить по-простому? Я не могу получить интуицию за этим. Это говорит о том, что ваши данные лежат на многомерном многообразии, вложенном в многомерное пространство. Я не понял, что это значит.

20 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning manifold-learning

1

Является ли контролируемое обучение подмножеством обучения с подкреплением?

Похоже, что определение контролируемого обучения является подмножеством обучающего обучения с особым типом функции вознаграждения, основанной на помеченных данных (в отличие от другой информации в среде). Это точное изображение?

16 machine-learning terminology reinforcement-learning supervised-learning definition

4

Что такое * искусственная нейронная сеть?

Когда мы углубимся в литературу по нейронным сетям , мы сможем идентифицировать другие методы с нейроморфными топологиями (архитектура, подобная «нейронной сети»). И я не говорю о теореме универсального приближения . Примеры приведены ниже. Тогда это заставляет меня задуматься: каково определение искусственной нейронной сети? Его топология, кажется, охватывает все. Примеры: Одна …

15 machine-learning neural-networks deep-learning unsupervised-learning supervised-learning

4

Интервалы прогнозирования для алгоритмов машинного обучения

Я хочу знать, является ли процесс, описанный ниже, действительным / приемлемым и доступно ли любое обоснование. Идея: контролируемые алгоритмы обучения не предполагают базовых структур / распределений данных. В конце дня они выводят точечные оценки. Я надеюсь как-то количественно оценить неопределенность оценок. Теперь процесс построения модели ML по своей природе является …

14 machine-learning confidence-interval bootstrap supervised-learning gbm

1

Контролируемое уменьшение размерности

У меня есть набор данных, состоящий из 15K помеченных образцов (из 10 групп). Я хочу применить уменьшение размерности к двум измерениям, которые бы учитывали знание меток. Когда я использую «стандартные» неконтролируемые методы уменьшения размерности, такие как PCA, график рассеяния, кажется, не имеет ничего общего с известными метками. У того, что …

13 machine-learning pca dimensionality-reduction supervised-learning discriminant-analysis

Вопросы с тегом «supervised-learning»