Запитання з тегом «machine-learning»

Я щойно висвітлював Штучні нейронні мережі на курсі машинного навчання Курсара, і хотів би знати більше теорії за ними. Я вважаю, що мотивація того, що вони імітують біологію, є дещо незадовільною. На поверхні виявляється, що на кожному рівні ми замінюємо коваріати лінійною їх комбінацією. Роблячи це неодноразово, ми допускаємо встановлення …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

Я думаю, що остаточної відповіді на це питання може бути. Але я використовував низку алгоритмів машинного навчання в минулому і намагаюся дізнатися про Bayesian Networks. Я хотів би зрозуміти, за яких обставин або для яких типів проблем ви б вирішили скористатися мережею Bayesian за іншими підходами?

13 machine-learning  bayesian-network 

Я розумію, що основний принцип алгоритму для LLE складається з трьох етапів. Пошук сусідства кожної точки даних за деяким показником, таким як k-nn. Знайдіть ваги для кожного сусіда, який позначає вплив, який має сусід на точку даних. Побудуйте низькомірне вбудовування даних на основі обчислених ваг. Але математичне пояснення кроків 2 …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

Я продовжую відповідати на запитання, яке я задавав раніше щодо УЗМ . Я бачу багато літератури, що описує їх, але жодна, яка насправді говорить про регресію (навіть не класифікація з міченими даними). У мене виникає відчуття, що він використовується лише для не маркованих даних. Чи є ресурси для лікування регресії? …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

У мене є список білків з їх значеннями. Прикладна таблиця виглядає так: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Рядки - це білки, а стовпці - особливості. У мене також є список білків, які взаємодіють; наприклад Protein3, Protein4 Protein1, Protein2 Protein4, Protein1 Проблема : Для попереднього аналізу я хочу знати, які особливості …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks 

У мене є набір даних з двома класами, що перекриваються, по сім балів у кожному класі, точки - у двовимірному просторі. У R, і я біжу svmвід e1071пакета, щоб побудувати роздільну гіперплан для цих класів. Я використовую таку команду: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

Наприклад, хочеться передбачити ціни на житло та мати два вхідні характеристики довжини та ширини будинку. Іноді також включаються «похідні» поліноміальні вхідні характеристики, такі як площа, що є довжиною * шириною. 1) В чому сенс включення похідних ознак? Чи не повинна нейромережа дізнатися зв’язок між довжиною, шириною та ціною під час …

13 machine-learning  neural-networks 

Я читав на цьому сайті, що, очевидно, Kinect певним чином використовує алгоритм випадкових лісів для машинного навчання. Чи може хтось пояснити, для чого він використовує випадкові ліси та як працює їхній підхід?

13 machine-learning  random-forest  application 

Чи можете ви порекомендувати книгу з хорошою інформацією, яку можна застосувати для розробки системи рекомендацій?

13 machine-learning  references  recommender-system 

З обмеженими знаннями, які я маю про SVM, це добре для короткої та жирної матриці даних (безліч функцій і не надто багато примірників), але не для великих даних.XXX Я розумію, одна з причин - матриця ядра - це матриця де є кількість екземплярів даних. Якщо у нас є 10000 даних, …

13 machine-learning  svm  large-data 

Я налаштовую пошук в сітці для групи парам. Я намагаюся знайти найкращі параметри нейронної мережі Кераса, яка робить бінарну класифікацію. Вихід або 1, або 0. Є близько 200 функцій. Коли я здійснив пошук по сітці, я отримав купу моделей та їх параметрів. Найкраща модель мала ці параметри: Epochs : 20 …

13 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

Моє запитання випливає з наступного факту. Я читав дописи, блоги, лекції, а також книги про машинне навчання. Моє враження, що практикуючі машинного навчання, здається, байдужі до багатьох речей, про які піклуються статистики / економетрики. Зокрема, фахівці з машинного навчання наголошують на точності прогнозування щодо висновку. Один із таких прикладів трапився, …

13 machine-learning  self-study  inference 

У машинному навчанні ми можемо використовувати область під кривою ROC (часто скорочено AUC або AUROC), щоб підсумувати, наскільки добре система може розрізняти дві категорії. У теорії виявлення сигналу часто (індекс чутливості) використовується з подібною метою. Обидва тісно пов'язані між собою, і я вважаю, що вони рівноцінні один одному, якщо певні …

13 machine-learning  roc  auc  signal-detection  d-prime 

Чи є література, яка вивчає вибір розміру міні-партії при виконанні стохастичного градієнтного спуску? На мій досвід, це здається, що це емпіричний вибір, який зазвичай виявляється шляхом перехресної перевірки або з використанням різних правил. Це гарна ідея повільно збільшувати розмір міні-партії, оскільки зменшується помилка перевірки? Які наслідки це матиме на помилку …

13 machine-learning  gradient-descent  hyperparameter  deep-learning 

Чи є спосіб провести регресію Гаусса на багатовимірному виході (можливо, корельованому) за допомогою GPML ? У демо-скрипті я міг знайти лише 1D приклад. Аналогічне питання про те , що CV талі випадок багатовимірного введення. Я переглянув їхню книгу, щоб побачити, чи зможу щось знайти. У 9-му розділі цієї книги (розділ …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes