Запитання з тегом «machine-learning»

Для використання SVM або нейронної мережі йому потрібно перетворити (кодувати) категоричні змінні в числові змінні, нормальним методом у цьому випадку є використання 0-1 двійкових значень з k-м категоричним значенням, перетвореним у (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 знаходиться на k-й позиції). Чи є інші методи для цього, особливо коли …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

Я часто чую, як люди говорять про нейронні мережі як про щось як про чорну скриньку, яку ви не розумієте, що це робить або що вони означають. Я насправді не можу зрозуміти, що вони розуміють під цим! Якщо ви розумієте, як працює зворотне розповсюдження, то як це чорна скринька? Чи …

19 machine-learning  neural-networks 

Як відомо всім, функціональна інженерія надзвичайно важлива для машинного навчання, проте я знайшов мало матеріалів, пов’язаних із цією областю. Я брав участь у декількох змаганнях з Kaggle і вважаю, що хороші характеристики можуть бути навіть важливішими, ніж хороший класифікатор в деяких випадках. Хтось знає які-небудь навчальні посібники щодо художньої інженерії, …

19 machine-learning  references  feature-construction 

Я будую прогностичну модель, яка прогнозує ймовірність успіху студента в кінці курсу. Мене конкретно цікавить, чи успіх студента чи невдача, коли успіх зазвичай визначається як закінчення курсу та досягнення 70% або більше балів із загальної кількості балів. Коли я розгортаю модель, оцінку ймовірності успіху потрібно оновлювати протягом часу, оскільки з'являється …

19 time-series  machine-learning  logistic 

Остаточне редагування з усіма оновленими ресурсами: Для проекту я застосовую алгоритми машинного навчання для класифікації. Завдання: Досить обмежені марковані дані та набагато більше мічених даних. Цілі: Застосовуйте напівнаглядову класифікацію Застосувати як-небудь напівпідконтрольний процес маркування (відомий як активне навчання) Я знайшов багато інформації з науково-дослідних робіт, таких як застосування EM, Transductive …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

Чи є спосіб визначити, які функції / змінні набору даних є найбільш важливими / домінуючими в кластерному рішенні k-означає?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

У мене з'явилася невелика плутанина щодо алгоритму зворотного розповсюдження , який використовується в багатошаровому персептроні (MLP). Помилка коригується функцією витрат. У зворотному розмноженні ми намагаємось регулювати вагу прихованих шарів. Помилка виводу, яку я можу зрозуміти, тобто e = d - y[Без підписок]. Питання: Як можна отримати помилку прихованого шару? Як …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Я намагаюся зрозуміти, яка мета функції втрати, і я не можу її цілком зрозуміти. Отже, наскільки я розумію, функція втрати полягає в тому, щоб ввести якусь метрику, за допомогою якої ми можемо виміряти "вартість" неправильного рішення. Скажімо, у мене є набір даних із 30 об’єктів, я розділив їх на навчальні …

19 machine-learning  loss-functions 

Працюючи над проблемою регресії, я почав думати про представлення функції "день тижня". Цікаво, який підхід би краще: одна особливість; значення 1/7 за понеділок; 2/7 на вівторок ... 7 особливостей: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) для понеділка; (0, 1, 0, 0, 0, 0, 0) за вівторок ... Важко це …

19 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

Я знаю, що стохастичний градієнтний спуск має випадкову поведінку, але я не знаю, чому. Чи є пояснення з цього приводу?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

Я прочитав статтю Олександра Нікулеску-Мізіля та Річа Каруана " Отримання каліброваних ймовірностей від підвищення " та обговорення в цій темі. Однак у мене все ще виникають проблеми з розумінням та реалізацією логістичного чи масштабу Платта для калібрування результатів мого багатокласного прискорюючого класифікатора (ніжне підсилення з пнів). Я дещо знайомий з …

19 machine-learning  boosting 

Що таке визначення "простір функцій"? Наприклад, читаючи про SVM, я читав про "відображення в просторі для функцій". Читаючи про CART, я читав про "розділення для розміщення простору". Я розумію, що відбувається, особливо для CART, але думаю, що є якесь визначення, яке я пропустив. Чи існує загальне визначення поняття "простір функцій"? …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

Питання може звучати дещо дивно, оскільки я новачок у статистичних висновках та нейронних мережах. Коли в задачах класифікації за допомогою нейронних мереж ми говоримо, що ми хочемо вивчити функцію f∗f∗f^* яка відображає простір входів xxx , на простір виходів yyy : f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; \theta) = y Чи підходимо ми параметри ( …

19 machine-learning  neural-networks 

Я переглядав документи про згортку keras і знайшов два типи конвультури Conv1D і Conv2D. Я здійснив деякий пошук в Інтернеті, і це те, що я розумію про Conv1D та Conv2D; Conv1D використовується для послідовностей, а Conv2D - для зображень. Я завжди думав, що звивисті нервові мережі використовуються лише для зображень …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

Я розглядав напівконтрольовані методи навчання і натрапив на поняття "псевдо-маркування". Як я розумію, при псевдомаркуванні ви маєте набір мічених даних, а також набір немаркованих даних. Ви спочатку тренуєте модель лише на маркованих даних. Потім ви використовуєте ці вихідні дані для класифікації (додавання до тимчасових міток) неозначених даних. Потім ви повертаєте …

19 machine-learning  semi-supervised