Запитання з тегом «machine-learning»

Я намагався засвоїти машинне навчання за допомогою матеріалу Coursera . У цій лекції Ендрю Нг використовує алгоритм спуску градієнта, щоб знайти коефіцієнти лінійної регресійної моделі, які мінімізують функцію помилок (функція витрат). Для лінійної регресії нам потрібен градієнтний спуск? Здається, я можу аналітично диференціювати функцію помилок і встановити її в нуль …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

Я хотів би визначити відносну важливість наборів змінних до randomForestкласифікаційної моделі в Р. importanceФункція забезпечує MeanDecreaseGiniметрику для кожного окремого предиктора - чи це так просто, як підсумовувати це для кожного предиктора в наборі? Наприклад: # Assumes df has variables a1, a2, b1, b2, and outcome rf <- randomForest(outcome ~ ., …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

Я використовую інструмент libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) для класифікації вектора підтримки. Однак я збентежений щодо формату вхідних даних. З ПРОЧИТАННЯ: Формат файлу даних про навчання та тестування: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . Кожен рядок містить екземпляр і закінчується символом '\ n'. Для класифікації <label>- це ціле число, що …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

Я часто бачу, як люди створюють нові функції на основі існуючих функцій з проблеми машинного навчання. Наприклад, ось: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ люди розглядали розмір сім'ї людини як нову особливість, засновану на про кількість братів, сестер та батьків, які були наявними ознаками. Але який сенс у цьому? Я не розумію, чому створення корисних …

30 machine-learning  feature-engineering 

Контрольоване навчання 1) Людина будує класифікатор на основі вхідних та вихідних даних 2) Цей класифікатор навчається з навчальним набором даних 3) Цей класифікатор тестується за допомогою тестового набору даних 4) Розгортання, якщо вихід задовільний Для використання, коли: "Я знаю, як класифікувати ці дані, мені просто потрібно (класифікатор) для їх сортування". …

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

[Це питання також було задано при переповненні стека] Питання коротше Я вивчаю конволюційні нейронні мережі, і вважаю, що ці мережі не розглядають кожен вхідний нейрон (піксель / параметр) рівномірно. Уявіть, у нас є глибока мережа (багато шарів), яка застосовує згортання на деяке вхідне зображення. Нейрони в "середині" зображення мають багато …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

Які відмінності між "висновком" та "оцінкою" в контексті машинного навчання ? Як новачок, я відчуваю, що ми підводимо випадкові величини та оцінюємо параметри моделі. Чи правильно це моє розуміння? Якщо ні, то в чому полягають відмінності, і коли я повинен використовувати який? Також, який із них є синонімом «вчитися»?

30 machine-learning  inference  terminology 

Я намагаюся скласти самостійну навчальну програму з математики для підготовки до вивчення даних та машинного навчання. Це мотивовано початком уроку машинного навчання Ендрю Нг на Coursera і відчуттям, що перед тим, як продовжувати, мені потрібно вдосконалити свої навички математики. Нещодавно я закінчив коледж, тому моя алгебра та статистика (конкретно на …

30 machine-learning  references  data-mining 

У мене дуже багато адресних рядків: 1600 Pennsylvania Ave, Washington, DC 20500 USA Я хочу їх розібрати на компоненти: street: 1600 Pennsylvania Ave city: Washington province: DC postcode: 20500 country: USA Але, звичайно, дані брудні: вони надходять з багатьох країн багатьма мовами, написані різними способами, містять неправильні написання, відсутні шматки, …

30 machine-learning  text-mining 

Дано набір даних з екземплярами разом з класами, де кожен екземпляр належить саме одному класу N x i y ixixix_iNNNxixix_iyiyiy_i багатокласовий класифікатор Після навчання та тестування я в основному маю таблицю з справжнім класом yiyiy_i та передбачуваним класом aiaia_i для кожного екземпляра xixix_i в тестовому наборі. Отже, для кожного екземпляра …

30 machine-learning  classification  multi-class 

У мене є завдання класифікації, де у мене є ряд предикторів (один з яких є найбільш інформативним), і я використовую модель MARS для побудови свого класифікатора (мене цікавить будь-яка проста модель, і використання glms для ілюстративних цілей було б теж добре). Зараз у мене є величезний класовий дисбаланс у навчальних …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

Я намагаюся досягти швидкості з R. Я врешті-решт хочу використовувати R-бібліотеки для класифікації тексту. Мені було просто цікаво, який досвід людей щодо масштабованості R, коли мова йде про класифікацію тексту. Я, швидше за все, зіткнувся з великими розмірними даними (~ 300k розмірів). Я дивлюся на використання SVM та Random Forest, …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

Яка різниця між нейронною мережею , Байєсовою мережею , деревом рішень та мережами Петрі , навіть якщо вони всі графічні моделі та візуально зображують причинно-наслідковий зв’язок.

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

Я збираюся через лекцію Ендрю Нг ноту на Machine Learning. Примітки вводять нас у логістичну регресію, а потім у перцептрон. Описуючи Perceptron, примітки кажуть, що ми просто змінюємо визначення порогової функції, що використовується для логістичної регресії. Після цього ми можемо використовувати модель Персептрона для класифікації. Отже, моє запитання - якщо …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

У мене виникло питання про параметр глибини взаємодії в gbm в R. Це може бути питання noob, за яке я вибачаюся, але як параметр, який, на мою думку, позначає кількість кінцевих вузлів у дереві, в основному вказує X-шлях взаємодія між предикторами? Просто намагаюся зрозуміти, як це працює. Крім того, я …

30 r  machine-learning  boosting  gbm