Запитання з тегом «machine-learning»

Мені часто люди говорять про запозичення інформації або обмін інформацією в ієрархічних моделях Баєса. Я, здається, не можу отримати прямої відповіді про те, що це насправді означає, і якщо воно є унікальним для баєсових ієрархічних моделей. Я якось здобув ідею: деякі рівні у вашій ієрархії мають спільний параметр. Я поняття …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

Я хочу покращити своє розуміння нейронних мереж та їх переваг порівняно з іншими алгоритмами машинного навчання. Я розумію, як нижче, і моє питання: Чи можете ви виправити та доповнити моє розуміння, будь ласка? :) Моє розуміння: (1) Штучні нейронні мережі = Функція, яка прогнозує вихідні значення із вхідних значень. Відповідно …

11 regression  machine-learning 

Ось, що я читав у книзі Ієна Гудфеллоу « Глибоке навчання» . У контексті нейронних мереж "штраф норми параметра L2 зазвичай називають зменшенням ваги. Ця стратегія регуляризації приводить ваги ближче до початку [...]. Більш загально, ми могли б регулювати параметри, щоб бути поблизу будь-якої конкретної точки в просторі ", але …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization 

Я студент фізики, який вивчає машинне навчання / науку даних, тому не маю на увазі, щоб із цим питанням виникали будь-які конфлікти :) Однак значна частина будь-якої програми з фізики в університеті - це робити лабораторії / експерименти, що означає багато даних обробка та статистичний аналіз. Однак я помічаю різку …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

Переглянувши відео на YouTube, я відчуваю, що я не можу реально визначити, що таке варіативні умовиводи. Я можу дотримуватися процедур під час перегляду відео-лекцій про це. Але важко визначити, що насправді є. Сподіваюсь почути про це.

11 machine-learning  mathematical-statistics  data-mining 

Мене цікавлять теоретичні результати щодо узагальнення здатності підтримуючих векторних машин, наприклад, межі щодо ймовірності помилки класифікації та розмірності Вапніка-Червоненкіса (ВК) цих машин. Однак, читаючи літературу, у мене склалося враження, що деякі подібні повторювані результати, як правило, незначно відрізняються від автора до автора, особливо щодо технічних умов, необхідних для певного виконання. …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

Чи існує існуюча методологія застосування наглядової моделі навчання до непевного набору даних? Наприклад, скажімо, у нас є набір даних з класами A і B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | B …

11 machine-learning  supervised-learning 

У мене є набір даних з 26 функціями та 31000 рядків. Це набір даних 38 предметів. Це для біометричної системи. Тому я хочу вміти виявляти суб'єктів. Щоб мати набір для тестування, я знаю, що я повинен видалити деякі значення. Отже, що краще робити і чому? (a) тримати 30 предметів як …

11 machine-learning  cross-validation  out-of-sample 

Граючи з набором даних Boston Housing Dataset та RandomForestRegressor(з параметрами за замовчуванням) у scikit-learn, я помітив щось дивне: середній бал перехресної перевірки зменшився, оскільки я збільшив кількість складок понад 10. Моя стратегія крос-валідації була така: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = cross_val_score(est, X, y, cv=cv_met) ... де num_cvsбуло різноманітно. Я …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

Мені було цікаво, чи існують якісь методи машинного навчання (без нагляду) для моделювання поздовжніх даних? Я завжди використовував моделі змішаних ефектів (переважно нелінійні), але мені було цікаво, чи існують інші способи цього (за допомогою машинного навчання). Під машинним навчанням я маю на увазі випадковий ліс, класифікацію / кластеризацію, дерева рішень …

11 machine-learning  mixed-model 

Раніше я брав курс з МЛ, але тепер, коли я працюю з проектами, пов’язаними з МЛ, на моїй роботі я дуже намагаюся реально застосувати його. Я впевнений, що речі, якими я займаюся, були досліджені / вирішені раніше, але я не можу знайти конкретні теми. Усі приклади машинного навчання, які я …

11 machine-learning  references  train  application 

Я читав документ про нормалізацію партії [1], і в ній був один розділ, де йдеться про приклад, намагаючись показати, чому нормалізацію потрібно робити обережно. Я, чесно кажучи, не можу зрозуміти, як працює приклад, і мені справді дуже цікаво зрозуміти, що вони створюють папір, наскільки я можу. Спочатку дозвольте це процитувати …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

Нещодавно ми побачили появу Залишкової Нейронної Мережі, де кожен шар складається з обчислювального модуля та з'єднання, що зберігає вхід до шару, такого як вихід i-го шару демонструє: Мережа дозволяє витягнути залишкові характеристики та дозволяє отримати більш глибоку глибину, в той час як бути більш надійною до зникаючої градієнтної проблеми, досягаючи …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

Хто-небудь намагався перевірити, чи встановлення моделі Elastic Net з ElasticNetнауками на Python та glmnetR в одному наборі даних дає однакові арифметичні результати? Я експериментував з багатьма комбінаціями параметрів (оскільки дві функції відрізняються за значеннями за замовчуванням, які вони передають аргументам), а також масштабування даних, але ніби нічого не створює однакову …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

Папір тут . Політика розгортання ... - це лінійна політика softmax, заснована на швидких, поступово обчислених, локальних функціях на основі шаблону ... Я не розумію, що таке політика розгортання та як вона стосується мережі політики вибору кроку. Будь-яке простіше пояснення?

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games