Запитання з тегом «machine-learning»

Чи з часом програмне забезпечення зробить статистиків застарілими? Що робиться, що неможливо запрограмувати на комп’ютер?

26 machine-learning  dataset  careers 

Чи існують документи / книги / ідеї про співвідношення між кількістю ознак та кількістю спостережень, які потрібно мати для підготовки "надійного" класифікатора? Наприклад, припустимо, що у мене є 1000 можливостей та 10 спостережень з двох класів як навчальний набір, та 10 інших спостережень як тестовий набір. Я треную деякі класифікатори …

26 machine-learning 

Вже пройшла чудова дискусія щодо того, як вектори підтримки підтримують класифікацію, але я дуже розгублений, як підтримуючі векторні машини узагальнюються до регресії. Хтось дбає просвітити мене?

26 regression  machine-learning  svm 

Мене цікавить регресія з нейронними мережами. Нейронні мережі з нульовими прихованими вузлами + з'єднання пропускового шару є лінійними моделями. Що з тими ж нейронними мережами, але із прихованими вузлами? Мені цікаво, якою була б роль з'єднань пропускового шару? Інтуїтивно, я б сказав, що якщо включити з'єднання пропускового шару, то остаточна …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

майже в усіх прикладах коду, який я бачив у VAE, функції втрат визначаються наступним чином (це тензорфловий код, але я бачив подібне для theano, факела тощо. Це також для convnet, але це також не надто актуально , просто впливає на осі, на які беруться суми): # latent space loss. KL …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

Мені цікаво, чи може якийсь алгоритм одночасно робити класифікацію та регресію. Наприклад, я хотів би дозволити алгоритму вивчити класифікатор, і в той же час в межах кожної мітки він також дізнається безперервну ціль. Таким чином, для кожного прикладу навчання він має категоричну етикетку та постійне значення. Спочатку я міг би …

25 regression  machine-learning  classification  predictive-models  finite-mixture-model 

Мені було цікаво, чому так важливо принципове / теоретичне машинне навчання? З особистої точки зору як людини я можу зрозуміти, чому принципове машинне навчання було б важливим: людям подобається розуміти, що вони роблять, ми знаходимо красу і задоволення для розуміння. з теоретичної точки зору, математика - це весело коли існують …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

Я хочу використовувати глибоке навчання у своєму проекті. Я переглянув пару паперів, і в мене виникло питання: чи є різниця між нейронною мережею згортки та глибоким навчанням? Ці речі однакові чи вони мають якісь основні відмінності, і що краще?

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

Останнім часом я працюю з великими наборами даних і знайшов чимало паперів потокових методів. Назвати декілька: Слідкуйте за регульованим лідером та дзеркальним походженням: теорії еквівалентності та регуляризація L1 ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) Потокове навчання: однопрохідні SVM ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) Pegasos: Первинна оцінка під-GrAdient SOlver для SVM http://ttic.uchicago.edu/~nati/Publications/PegasosMPB.pdf або тут: Чи може …

25 machine-learning  references  large-data  online 

У деяких лекціях та навчальних посібниках, які я бачив, вони пропонують розділити ваші дані на три частини: навчання, перевірку та тест. Але незрозуміло, як слід використовувати тестовий набір даних, ні наскільки цей підхід кращий за перехресну перевірку для всього набору даних. Скажімо, ми зберегли 20% наших даних у вигляді тестового …

25 machine-learning  cross-validation  validation 

Випадкові ліси, як відомо, досить добре виконують різні завдання та їх називають шкірянинами методів навчання . Чи є якісь проблеми чи конкретні умови, за яких слід уникати використання випадкового лісу?

25 machine-learning  classification  random-forest 

Я студент магістерської школи в німецькому університеті, зараз пишу дисертацію. Мені закінчуться через два місяці. Я повинен прийняти дуже важке рішення, якщо продовжувати докторську чи знайти роботу в галузі. Мої причини доктора наук: Я дуже допитлива людина і відчуваю, що мені все ще не вистачає надто багато знань. Я хочу …

25 machine-learning  data-mining  careers 

Це запитання було перенесено із переповнення стека, оскільки на нього можна відповісти на перехресному підтвердженні. Мігрували 7 років тому . Я намагаюся дізнатися, як нейронна мережа працює на розпізнавання зображень. Я бачив кілька прикладів і став ще більше плутати. У прикладі розпізнавання літер зображення розміром 20x20 значення кожного пікселя стають …

25 machine-learning  neural-networks  image-processing 

Мені було цікаво, як байєси в спільноті CrossValided розглядають проблему невизначеності моделі та як вони вважають за краще вирішувати її? Я спробую поставити своє запитання у двох частинах: Наскільки важливо (на ваш досвід / думку) стосується невизначеності моделі? Я не знайшов жодного документу, який би займався цим питанням, у спільноті …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

Крім очевидних характеристик класифікатора, як обчислювальна вартість, очікувані типи даних функцій / міток та придатність для певних розмірів і розмірів наборів даних, які перші п’ять (або 10, 20?) класифікаторів спробувати спершу на новому наборі даних, про який ще не відомо багато (наприклад, семантика та співвідношення окремих ознак)? Зазвичай я пробую …

25 machine-learning  classification  methodology