Статистика та великі дані supervised-learning

4

Дисбаланс класу в контрольованому машинному навчанні

Це взагалі питання, не характерне для будь-якого методу чи набору даних. Як ми маємо справу з проблемою дисбалансу класу в контрольованому машинному навчанні, де число 0 становить близько 90%, а число 1 - близько 10% у вашому наборі даних. Як ми оптимально навчаємо класифікатор. Один із способів, за якими я …

47 machine-learning unbalanced-classes supervised-learning

1

Різниця між GradientDescentOptimizer та AdamOptimizer (TensorFlow)?

Я написав простий MLP в TensorFlow, який моделює XOR-ворота . Отже для: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] він повинен виробляти наступне: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Мережа має вхідний шар, прихований шар та вихідний шар з 2, 5 та 1 нейроном кожен. В даний …

45 machine-learning neural-networks error gradient-descent supervised-learning

1

Чим softmax_cross_entropy_with_logits відрізняється від softmax_cross_entropy_with_logits_v2?

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

3

Застосовуйте вбудовування слів до всього документа, щоб отримати вектор функції

Як я можу використовувати вбудовуване слово для зіставлення документа на функціональний вектор, придатний для використання під контролем навчання? Слово вкладення відображає кожне слово до вектору , де деякі не дуже велика кількість (наприклад, 500). Популярні вбудовані слова включають word2vec та Glove .шшwv ∈ Rгv∈Rгv \in \mathbb{R}^dггd Я хочу застосувати контрольоване …

38 classification natural-language supervised-learning word2vec word-embeddings

3

Чи є якась проблема з контрольованим навчанням, яка (глибокі) нейронні мережі очевидно не могла б перевершити будь-які інші методи?

Я бачив, як люди доклали чимало зусиль для SVM та ядер, і вони виглядають досить цікаво як починаючі в машинному навчанні. Але якщо ми сподіваємось, що майже завжди ми зможемо знайти рішення, що перевершує ефективність, з точки зору (глибокої) Нейронної мережі, у чому сенс спроби інших методів у цю епоху? …

33 machine-learning svm kernel-trick supervised-learning

2

Навчальне навчання, непідконтрольне навчання та посилення навчання: основи робочого процесу

Контрольоване навчання 1) Людина будує класифікатор на основі вхідних та вихідних даних 2) Цей класифікатор навчається з навчальним набором даних 3) Цей класифікатор тестується за допомогою тестового набору даних 4) Розгортання, якщо вихід задовільний Для використання, коли: "Я знаю, як класифікувати ці дані, мені просто потрібно (класифікатор) для їх сортування". …

30 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

5

Розмежування двох груп у статистиці та машинному навчанні: тест гіпотез проти класифікації та кластеризації

Припустимо, що у мене є дві групи даних, позначені A і B (кожна містить, наприклад, 200 зразків та 1 ознака), і я хочу знати, чи вони різні. Я міг би: а) провести статистичний тест (наприклад, t-тест), щоб перевірити, чи є вони статистично різними. б) використовувати контрольоване машинне навчання (наприклад, класифікатор …

29 machine-learning hypothesis-testing t-test unsupervised-learning supervised-learning

3

Навчання без нагляду, нагляду та напівконтролю

У контексті машинного навчання, в чому різниця між непідконтрольне навчання контрольоване навчання та напівконтрольне навчання? І які основні алгоритмічні підходи слід переглянути?

27 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

3

Щоденний аналіз часових рядів

Я намагаюся зробити аналіз часових рядів і я новачок у цій галузі. Я щодня перераховую подію 2006–2009 рр. І хочу приєднати до неї модель часових рядів. Ось прогрес, який я досяг: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Отриманий сюжет я отримую: Щоб перевірити, чи є сезонність і тенденція в даних, чи ні, …

25 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

3

Як передбачити результат лише з позитивних випадків як навчання?

Для простоти, скажімо, я працюю на класичному прикладі спам / не-спам-листів. У мене є набір 20000 електронних листів. З них я знаю, що 2000 - це спам, але я не маю жодного прикладу не-спам-листів. Я хотів би передбачити, чи залишилися 18000 спамом чи ні. В ідеалі результат, який я шукаю, …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

2

Яке багаторазове припущення в навчанні, яке знаходиться під наглядом?

Я намагаюся розібратися, що означає багатозначне припущення в навчанні, яке знаходиться під наглядом. Чи може хтось пояснити простим способом? Я не можу за цим зрозуміти інтуїцію. Це говорить про те, що ваші дані лежать на низькомірному колекторі, вбудованому у простор більш високого розміру. Я не зрозумів, що це означає.

20 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning manifold-learning

1

Чи навчається під наглядом підмножина підсилення навчання?

Схоже, визначення контрольованого навчання - це підмножина посиленого навчання з певним видом функції винагороди, яка базується на мічених даних (на відміну від іншої інформації в оточенні). Це точне зображення?

16 machine-learning terminology reinforcement-learning supervised-learning definition

4

Що таке * штучна нейронна мережа?

Коли ми заглиблюємось у літературу про нейронні мережі , ми дістаємо ідентифікацію інших методів з нейроморфними топологіями ("Нейромережеві" архітектури). І я не кажу про теорему універсального наближення . Приклади наведені нижче. Потім мене змушує замислитися: що таке визначення штучної нейронної мережі? Здається, його топологія охоплює все. Приклади: Однією з перших …

15 machine-learning neural-networks deep-learning unsupervised-learning supervised-learning

4

Інтервали прогнозування алгоритмів машинного навчання

Я хочу знати, чи описаний нижче процес є дійсним / прийнятним та чи є доступне обґрунтування. Ідея: контрольовані алгоритми навчання не передбачають базових структур / розподілів даних. Наприкінці дня вони виводять оціночні показники. Я сподіваюся якось кількісно оцінити невизначеність оцінок. Тепер процес побудови моделі ML є по своїй суті випадковим …

14 machine-learning confidence-interval bootstrap supervised-learning gbm

1

Контрольоване зменшення розмірності

У мене є набір даних, що складається з 15K зразків з міткою (з 10 груп). Я хочу застосувати зменшення розмірності на 2 виміри, які б враховували знання етикетки. Коли я використовую "стандартні" методи безконтрольного зменшення розмірності, такі як PCA, графік розсіювання, здається, не має нічого спільного з відомими мітками. Чи …

13 machine-learning pca dimensionality-reduction supervised-learning discriminant-analysis

Запитання з тегом «supervised-learning»