Запитання з тегом «machine-learning»

Я не в змозі зрозуміти вибірку Томпсона і як це працює. Я читав про Multi Arm Bandit і після читання алгоритму, пов'язаного з верхнім довір'ям, багато текстів наводив на думку про те, що вибірки Томпсона працюють краще, ніж UCB. Що таке проба Томпсона, простіше кажучи? Сміливо надайте довідкові статті для …

14 machine-learning  definition  multiarmed-bandit 

Я хочу реалізувати динамічну модель, щоб рекомендувати фільм користувачеві. Рекомендацію слід оновлювати щоразу, коли користувач дивиться фільм або оцінює його. Щоб зробити це просто, я думаю врахувати два фактори: минулі рейтинги інших фільмів користувачем час, коли користувач переглядав певні минулі фільми Як можна створити таку модель та що рекомендує наукова …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

Питання: чи можна навчити NN розрізняти непарні і парні числа, використовуючи лише як введення самих числа? У мене є такий набір даних: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Я тренував NN з двома вхідними нейронами (один …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

Схоже, що для K-засобів та інших відповідних алгоритмів кластеризація базується на обчисленні відстані між точками. Чи є така, яка працює без неї?

14 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

Я бачив термін "інваріант перестановки" завдання завдання розпізнавання знаків MNIST. Що це означає?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

Я натрапив на термін Факторизаційні машини в системах рекомендацій. Я знаю, що таке матрична факторизація для систем рекомендування, але ніколи не чув про машини факторизації. То яка різниця?

14 machine-learning  data-mining  recommender-system 

На сторінці Scikit Learn щодо вибору моделі згадується використання вкладеної перехресної перевірки: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Дві петлі перехресної перевірки виконуються паралельно: один за допомогою оцінювача GridSearchCV для встановлення гамми, а другий через cross_val_score для вимірювання показників прогнозування оцінювача. Отримані результати є неупередженими …

14 machine-learning  cross-validation  scikit-learn 

У мене виникають проблеми з розумінням прокляття розмірності. Зокрема, я натрапив на це, виконуючи scikit-learnпідручник з пітона. Може хтось, будь ласка, пояснить нижче простішим способом? Вибачте, що я намагаюся розібратися довгий час і не можу зрозуміти, як вони придумали підрахунок кількості навчальних прикладів для досягнення ефективного оцінювача KNN? Ось пояснення: …

14 machine-learning 

Чи є хороші підсумки (огляди, книги) про різні додатки ланцюга Марків Монте-Карло (MCMC)? Я бачив « Марківський ланцюг Монте-Карло» на практиці , але ця книга здається трохи старовинною. Чи є більше оновлених книг щодо різних застосувань MCMC в таких областях, як машинне навчання, комп'ютерний зір та обчислювальна біологія?

14 machine-learning  mcmc  inference  references  application 

Я переглядаю відеозаписи на безкоштовному онлайн-курсі машинного навчання Ендрю Нґ в Стенфорді. Він розглядає спуск градієнта як алгоритм вирішення лінійної регресії та функції запису в Octave для його виконання. Імовірно, я міг би переписати ці функції в R, але моє запитання: чи функція lm () вже не дає мені вихід …

14 r  regression  machine-learning  gradient-descent 

Я новачок, який збирається почати читати про пошук даних. Я маю основні знання про ІС та статистику. Оскільки багато хто каже, що машинне навчання також відіграє важливу роль у видобутку даних, чи варто читати про машинне навчання, перш ніж я міг би продовжувати процес видобутку даних?

14 machine-learning  references  data-mining 

Випадковий ліс - це сукупність дерев рішень, що дотримуються концепції сміття. Коли ми переходимо від одного дерева рішень до наступного дерева рішень, то як інформація, отримана за останнім деревом рішення, рухається вперед до наступного? Тому що, наскільки я розумію, немає нічого подібного до навченої моделі, яка створюється для кожного дерева …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

У мене є тестовий набір із 100 випадків та два класифікатори. Я генерував прогнози та обчислював RUC AUC, чутливість та специфічність для обох класифікаторів. Питання 1: Як я можу обчислити p-значення, щоб перевірити, чи є одна значно краща за іншу стосовно всіх балів (ROC AUC, чутливість, специфічність)? Тепер для одного …

14 machine-learning  statistical-significance  roc  auc  sensitivity-specificity 

Це стосується статті " Ефективна локалізація об'єктів за допомогою згорткових мереж" , і з того, що я розумію, випадання реалізується в 2D. Після прочитання коду від Кераса про те, як реалізовано просторовий 2D випадання, в основному реалізується випадкова бінарна маска форми [batch_size, 1, 1, num_channels]. Однак що саме робить цей …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

Я брав курс машинного навчання Ендрю Нґ, і не зміг отримати відповідь на це питання правильно після декількох спроб. Ласкаво допоможіть вирішити це, хоч я пройшов рівень. Припустимо, студенти взяли якийсь клас, а клас мав середній іспит та підсумковий іспит. Ви зібрали набір даних про їхні бали на двох іспитах:м=4m=4m=4 …

14 machine-learning  self-study  normalization