Запитання з тегом «machine-learning»

Нещодавно Аль-Рахімі виступив із дуже провокаційною розмовою в NIPS 2017, порівнюючи сучасне машинне навчання з алхімією. Одне з його тверджень полягає в тому, що нам потрібно повернутися до теоретичних розробок, мати прості теореми, що підтверджують основоположні результати. Коли він це сказав, я почав шукати основні теореми для ML, але не …

45 machine-learning  deep-learning  theory 

Використовуючи векторну машину підтримки, чи є якісь вказівки щодо вибору лінійного ядра проти нелінійного ядра, наприклад, RBF? Я колись чув, що нелінійне ядро, як правило, не працює добре, коли кількість функцій велика. Чи є посилання на це питання?

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

Це питання гнається в моїй свідомості вже більше місяця. Випуск Amstat News за лютий 2015 року містить статтю професора Берклі Марка ван дер Лаана, яка лаять людей за використання неточних моделей. Він заявляє, що, використовуючи моделі, статистика - це мистецтво, а не наука. За його словами, завжди можна використовувати "точну …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

Я намагаюся зрозуміти складову частину згорткових нейронних мереж. Дивлячись на таку цифру: У мене немає проблем з розумінням першого шару згортки, де у нас є 4 різних ядра (розміром ), які ми переплітаємо з вхідним зображенням, щоб отримати 4 карти карт.k × kk×kk \times k Що я не розумію, це …

44 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

У традиційній статистиці, будуючи модель, ми перевіряємо наявність мультиколінеарності за допомогою таких методів, як оцінки коефіцієнта дисперсії дисперсії (VIF), але в машинному навчанні ми замість цього використовуємо регуляризацію для вибору особливостей і, здається, не перевіряємо, чи співвідносяться функції зовсім. Чому ми це робимо?

44 regression  machine-learning  multicollinearity  regularization  vif 

У мене 64 хеш-символів SHA256. Я сподіваюся підготувати модель, яка може передбачити, починається чистий текст, що використовується для створення хешу, з 1 чи ні. Незалежно, якщо це "Можливо", який алгоритм був би найкращим підходом? Мої початкові думки: Створіть великий зразок хешей, який починається з 1, і великий зразок хешей, який …

43 machine-learning  logistic 

Я вчу себе про навчання підкріпленням і намагаюся зрозуміти поняття винагороди зі знижкою. Отже, нагорода необхідна, щоб сказати системі, які пари "держава-дія" є хорошими, а які - поганими. Але я не розумію, чому необхідна винагорода зі знижкою. Чому має значення, чи буде досягнутий хороший стан швидше, ніж пізніше? Я розумію, …

43 machine-learning  reinforcement-learning 

Хтось може пояснити, що роблять одиниці максимуму в нейронній мережі? Як вони виконують і чим вони відрізняються від звичайних одиниць? Я намагався прочитати документ "Максимальна мережа" 2013 року Goodfellow et al. (від групи професора Йошуа Бенджо), але я не дуже розумію.

42 machine-learning  neural-networks 

Я розумію різницю між машинним навчанням / іншими методами статистичного прогнозування та типом статистики, яку використовують вчені-соціологи (наприклад, економісти) в тому, що економісти, схоже, дуже зацікавлені в розумінні ефекту однієї чи кількох змінних - і з точки зору величини та виявлення, чи є зв’язок причинним. Для цього ви закінчуєте експериментальні …

42 machine-learning  econometrics 

Припустимо, я хочу вивчити класифікатор, який передбачає, чи електронний лист є спамом. І припустимо, що лише 1% електронних листів - це спам. Найпростіше зробити це - дізнатися тривіальний класифікатор, який говорить, що жоден з електронних листів не є спамом. Цей класифікатор дав би нам 99% точності, але він не дізнався …

42 machine-learning  classification 

Чи різні програми Pandas, Statsmodels та Scikit вчаться в машинному навчанні / статистичних операціях, або вони доповнюють одна одну? Який із них має найповніший функціонал? Який із них активно розробляється та / або підтримується? Я маю здійснити логістичну регресію. Будь-які пропозиції щодо того, який із них я повинен використовувати?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

Зараз я переживаю випадковий пошук Bengio та Bergsta для оптимізації гіперпараметрів [1], де автори стверджують, що випадковий пошук є більш ефективним, ніж пошук в сітці, щоб досягти приблизно однакової продуктивності. Моє запитання: Чи згодні люди з цим твердженням? У своїй роботі я використовував пошук в сітці здебільшого через відсутність інструментів, …

41 machine-learning  hyperparameter  optimization 

Я запускаю класифікацію у Weka для певного набору даних, і я помітив, що якщо я намагаюся передбачити номінальне значення, то вихід конкретно показує правильно та неправильно прогнозовані значення. Однак тепер я запускаю його для числового атрибута, а вихід: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

Зокрема, я думаю, мені цікаво таке твердження: Майбутні основні версії TensorFlow дозволять градієнтам потрапляти в мітки, що вводяться на задній панелі, за замовчуванням. Що відображається при використанні tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. У цьому ж повідомленні він закликає мене подивитися tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. Я переглянув документацію, але в ній вказано лише, що для tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2: Зворотне розповсюдження …

41 machine-learning  supervised-learning  tensorflow  backpropagation 

Я читаю деякі визначення відкликання та точності, хоча це щоразу в контексті пошуку інформації. Мені було цікаво, чи може хтось пояснити це трохи більше в контексті класифікації та, можливо, проілюструвати деякі приклади. Скажімо, наприклад, у мене є двійковий класифікатор, який дає мені точність 60% і відкликання 95%, це хороший класифікатор? …

40 machine-learning  metric