Wiem, że regresja logistyczna znajduje hiperpłaszczyznę, która oddziela próbki szkoleniowe. Wiem również, że maszyny wektorowe wsparcia znajdują hiperpłaszczyznę z maksymalnym marginesem. Moje pytanie: czy zatem różnica między regresją logistyczną (LR) a maszynami wektorów wsparcia (SVM) polega na...
Jestem trochę zdezorientowany: w jaki sposób wyniki wyszkolonego Modelu za pomocą karetki mogą różnić się od modelu w oryginalnym opakowaniu? Czytałem, czy wstępne przetwarzanie jest potrzebne przed prognozowaniem przy użyciu FinalModel z RandomForest z pakietem Caret? ale nie używam tutaj żadnego...
Utratę zawiasu można zdefiniować za pomocą a utratę logu można zdefiniować jako log ( 1 + exp ( - y i w T x i ) )max ( 0 , 1 - yjawT.xja)max(0,1-yjawT.xja)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)log ( 1 + exp( - yjawT.xja) )log(1+exp(-yjawT.xja))\text{log}(1 +
Biorę udział w kursie uczenia maszynowego Andrew Nga i po kilku próbach nie byłem w stanie uzyskać poprawnej odpowiedzi na to pytanie. Prosimy o pomoc w rozwiązaniu tego problemu, chociaż przeszedłem poziom. Załóżmy, że uczniów wzięło udział w zajęciach, a klasa miała egzamin śródokresowy i...
Pytanie: czy można wytrenować NN, aby rozróżniał liczby nieparzyste od parzystych tylko przy użyciu samych danych wejściowych? Mam następujący zestaw danych: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Trenowałem NN z dwoma neuronami wejściowymi (jeden jest zmienną liczbą, drugi...
Dokonuję klasyfikacji obrazów przy użyciu uczenia maszynowego. Załóżmy, że mam pewne dane treningowe (obrazy) i podzielę dane na zestawy szkoleniowe i walidacyjne. Chcę też rozszerzyć dane (tworzyć nowe obrazy z oryginalnych) przez losowe obroty i wstrzykiwanie szumu. Augmentacja odbywa się...
Wszystkie przykłady, które znalazłem przy użyciu głębokiej wiary lub splotowych sieci neuronowych, wykorzystują je do klasyfikacji obrazu, wykrywania czatu lub rozpoznawania mowy. Czy głębokie sieci neuronowe są również przydatne w przypadku klasycznych zadań regresyjnych, w których cechy nie są...
Chcę wdrożyć model dynamiczny, aby polecić film użytkownikowi. Zalecenia należy aktualizować za każdym razem, gdy użytkownik ogląda film lub ocenia go. Dla uproszczenia myślę o wzięciu pod uwagę dwóch czynników: wcześniejsze oceny innych filmów użytkownika czas, w którym użytkownik obejrzał...
Nie jestem w stanie zrozumieć, jak działa Thompson Sampling . Czytałem o Multi Arm Bandit i po przeczytaniu algorytmu Upper Confidence Bound Algorytm wiele tekstów sugerowało, że próbkowanie Thompsona działa lepiej niż UCB. Co to jest próbkowanie Thompsona, w laika lub po prostu? Zapraszam do...
Kontekst : Chcę, aby narysować linię na wykresie rozrzutu, że nie pojawia się parametryczne, dlatego używam geom_smooth()w ggplotw R. Automatycznie zwraca geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change...
Czytałem o optymalizacji pod kątem źle postawionego problemu w widzeniu komputerowym i natrafiłem na poniższe wyjaśnienie dotyczące optymalizacji na Wikipedii. Nie rozumiem tylko, dlaczego nazywają tę optymalizację „ minimalizacją energii ” w Computer Vision? Problem optymalizacji można...
Czy przeprowadzono badania na dużą skalę metod MCMC, które porównują wydajność kilku różnych algorytmów w zestawie gęstości testowych? Mam na myśli coś równoważnego z tekstem Riosa i Sahinidisa (2013), który jest dokładnym porównaniem dużej liczby optymalizatorów czarnej skrzynki bez pochodnych na...
Tradycyjnie używamy modelu mieszanego do modelowania danych podłużnych, tj. Danych takich jak: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 możemy przyjąć losowe przechwytywanie lub nachylenie dla różnych osób. Jednak pytanie, które próbuję...
Chcę wiedzieć, czy opisany poniżej proces jest prawidłowy / akceptowalny i czy dostępne jest jakiekolwiek uzasadnienie. Pomysł: nadzorowane algorytmy uczenia się nie zakładają podstawowych struktur / dystrybucji danych. Na koniec dnia przedstawiają szacunkowe dane wyjściowe. Mam nadzieję, że jakoś...
Według mojego (bardzo podstawowego) zrozumienia Naive Bayes szacuje prawdopodobieństwa na podstawie częstotliwości klasowych każdej cechy w danych treningowych. Ale jak oblicza częstotliwość zmiennych ciągłych? A kiedy przewidujesz, jak klasyfikuje nową obserwację, która może nie mieć takich samych...
Próbuję wytrenować sieć neuronową do klasyfikacji, ale etykiety, które mam, są raczej hałaśliwe (około 30% etykiet jest błędnych). Strata między entropią rzeczywiście działa, ale zastanawiałem się, czy są jakieś alternatywy bardziej skuteczne w tym przypadku? czy utrata przez entropię jest...
Struktura tego pytania jest następująca: najpierw przedstawiam koncepcję uczenia się w zespole , następnie dostarczam listę zadań rozpoznawania wzorców , następnie podaję przykłady algorytmów uczenia się w zespole, a na koniec przedstawiam moje pytanie. Ci, którzy nie potrzebują wszystkich...
Na studiach podjąłem kurs uczenia maszynowego. W jednym z quizów zadano to pytanie. Model 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Model 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Który z powyższych modeli lepiej pasowałby do danych? (załóżmy, że dane mogą być modelowane...
Uderza mnie pozornie łatwy problem, ale od kilku tygodni nie znalazłem odpowiedniego rozwiązania. Mam całkiem sporo danych ankietowych / ankietowych (dziesiątki tysięcy respondentów, powiedzmy 50 tys. Na zbiór danych), pochodzących z czegoś, co, mam nadzieję, nazywa się kompleksowo zaprojektowaną...
W splotowych sieciach neuronowych (CNN) matryca wag na każdym kroku zostaje odwrócona w celu uzyskania macierzy jądra przed przystąpieniem do splotu. Wyjaśnia to seria filmów Hugo Larochelle tutaj : Obliczenie ukrytych map odpowiadałoby wykonaniu dyskretnego splotu z kanałem z poprzedniej...