Oto moje stare pytanie Chciałbym zapytać, czy ktoś zna różnicę (jeśli istnieje jakakolwiek różnica) między modelami Hidden Markov (HMM) a Particle Filter (PF), aw konsekwencji Filtrem Kalmana, lub w jakich okolicznościach korzystamy z którego algorytmu. Jestem studentem i muszę zrobić projekt, ale...
Nie jestem ekspertem od losowego lasu, ale doskonale rozumiem, że kluczowym problemem z losowym lasem jest (losowe) generowanie drzew. Czy możesz mi wyjaśnić, w jaki sposób generowane są drzewa? (tj. Jaka jest używana dystrybucja do generowania drzew?) Z góry dziękuję !...
Jakie są główne różnice między danymi rzadkimi a brakującymi? Jak wpływa na uczenie maszynowe? Mówiąc dokładniej, jaki wpływ rzadkie dane i brakujące dane mają na algorytmy klasyfikacji i algorytmy regresji (przewidywania liczb). Mówię o sytuacji, w której odsetek brakujących danych jest znaczny i...
Używałem theano do eksperymentowania z LSTM i zastanawiałem się, jakie metody optymalizacji (SGD, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam itp.) Działają najlepiej dla LSTM? Czy są jakieś prace badawcze na ten temat? Czy odpowiedź zależy również od rodzaju aplikacji, dla której używam LSTM? Jeśli tak,...
Jeśli chodzi o żargon sieci neuronowej (y = waga * x + odchylenie), skąd mam wiedzieć, które zmienne są ważniejsze od innych? Mam sieć neuronową z 10 wejściami, 1 ukrytą warstwą z 20 węzłami i 1 warstwą wyjściową, która ma 1 węzeł. Nie jestem pewien, jak się dowiedzieć, które zmienne wejściowe...
Ostatnio dowiedziałem się, że jednym ze sposobów znajdowania lepszych rozwiązań problemów ML jest tworzenie funkcji. Można to zrobić, na przykład sumując dwie funkcje. Na przykład, mamy dwie cechy: „atak” i „obrona” jakiegoś bohatera. Następnie tworzymy dodatkową funkcję o nazwie „total”, która...
W implementacji ResNet przez Tensorflow widzę , że używają inicjalizatora skalowania wariancji, a także, że inicjator Xavier jest popularny. Nie mam za dużo doświadczenia, co jest lepsze w
Używam klasyfikatora, który zwraca prawdopodobieństwa. Aby obliczyć AUC, używam pakietu pROC R. Prawdopodobieństwa wyjściowe z klasyfikatora są następujące: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probspokazuje...
Czytałem różne (pozornie) sprzeczne stwierdzenia, czy AdaBoost (lub inne techniki wspomagające) są mniej lub bardziej podatne na nadmierne dopasowanie w porównaniu do innych metod uczenia się. Czy istnieją dobre powody, by wierzyć w to jedno lub drugie? Jeśli to zależy, od czego to zależy? Jakie...
W dzisiejszych czasach, gdy wszystkie media rozmawiają o tym, jak głęboko się uczyć, czytam kilka podstawowych rzeczy na ten temat. Właśnie odkryłem, że jest to kolejna metoda uczenia maszynowego do nauki wzorców z danych. Ale moje pytanie brzmi: gdzie świeci i dlaczego ta metoda świeci? Dlaczego...
Czytam rozdział dotyczący kompromisu wariancji odchylenia w elementach statystycznego uczenia się i mam wątpliwości co do wzoru na stronie 29. Niech dane pochodzą z modelu takiego, że gdzie jest losowy liczba o oczekiwanej wartości i wariancja . Niech oczekiwana wartość błędu modelu wynosi gdzie...
Algorytmy genetyczne są jedną z metod optymalizacji. Często stochastyczne zejście gradientu i jego pochodne są najlepszym wyborem do optymalizacji funkcji, ale algorytmy genetyczne są nadal stosowane. Na przykład antena statku kosmicznego ST5 NASA została stworzona za pomocą algorytmu...
Biorę kurs Andrew Ng na Machine Learning poprzez Coursera . W przypadku równań zamiast indeksów dolnych stosuje się indeks górny. Na przykład w poniższym równaniu użyto zamiast : x ix(i)x(i)x^{(i)}xixix_i J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta_0, \theta_1) =...
Breiman mówi, że drzewa rosną bez przycinania. Dlaczego? Mam na myśli, że musi istnieć solidny powód, dla którego drzewa w losowym lesie nie są przycinane. Z drugiej strony uważa się za bardzo ważne przycinanie jednego drzewa decyzji, aby uniknąć nadmiernego dopasowania. Czy z tego powodu dostępna...
Używam libsvm w trybie C-SVC z wielomianowym jądrem stopnia 2 i muszę trenować wiele SVM. Każdy zestaw treningowy ma 10 funkcji i 5000 wektorów. Podczas treningu otrzymuję to ostrzeżenie dla większości maszyn SVM, które trenuję: WARNING: reaching max number of iterations optimization finished,...
Mam jedno pytanie dotyczące potrzeby korzystania z metod wyboru funkcji (losowe wartości ważności cech lasów lub metody wyboru cech Univariate itp.) Przed uruchomieniem algorytmu uczenia statystycznego. Wiemy, że aby uniknąć przeregulowania, możemy wprowadzić karę regularyzacyjną dla wektorów...
Szukam klasyfikatorów, które generują prawdopodobieństwa, że przykłady należą do jednej z dwóch klas. Znam regresję logistyczną i naiwne Bayesa, ale czy możesz mi powiedzieć o innych, którzy działają w podobny sposób? Czyli klasyfikatory, które przewidują nie klasy, do których należą przykłady,...
Dlaczego propagacja wsteczna nie działa, gdy inicjujesz całą wagę o tej samej wartości (powiedzmy 0,5), ale działa dobrze, gdy otrzymujesz liczby losowe? Czy algorytm nie powinien obliczyć błędu i działać stamtąd, mimo że początkowo wagi są takie
Moja konfiguracja jest następująca: Postępuję zgodnie z wytycznymi w „Applied Predictive Modeling”. W związku z tym odfiltrowałem skorelowane funkcje i kończę na następujących: 4900 punktów danych w zestawie treningowym i 1600 punktów danych w zestawie testowym. Mam 26 cech, a celem jest zmienna...
„Daleki nadzór” to schemat uczenia się, w którym klasyfikator uczy się, biorąc pod uwagę słabo oznakowany zestaw treningowy (dane treningowe są automatycznie oznaczane na podstawie heurystyki / zasad). Uważam, że zarówno nauczanie nadzorowane, jak i nauczanie częściowo nadzorowane może obejmować...