Rozumiem teoretycznie (w pewnym sensie), jak by one działały, ale nie jestem pewien, jak właściwie korzystać z metody złożonej (takiej jak głosowanie, ważone mieszanki itp.). Jakie są dobre zasoby do wdrażania metod zespołowych? Czy są jakieś szczególne zasoby dotyczące implementacji w...
Mam dane czasowe częstotliwości aktywności. Chcę zidentyfikować klastry w danych, które wskazują różne okresy o podobnych poziomach aktywności. Idealnie chcę zidentyfikować klastry bez określania liczby klastrów a priori. Jakie są odpowiednie techniki klastrowania? Jeśli moje pytanie nie zawiera...
Powiedzmy, że chcę utworzyć klasyfikator logistyczny do filmu M. Moje funkcje to coś w rodzaju wieku osoby, płci, zawodu, lokalizacji. Więc zestaw treningowy wyglądałby tak: Wiek Płeć Zawód Lokalizacja Lubię (1) / Nie lubię (0) 23 M Oprogramowanie US 1 24 F Doctor UK 0 i tak dalej .... Teraz...
Kontynuuję pytanie, które zadałem wcześniej w sprawie KMS . Widzę wiele literatury, która je opisuje, ale żadna z nich nie mówi o regresji (nawet klasyfikacji z danymi oznaczonymi). Mam wrażenie, że jest on używany tylko do danych nieznakowanych. Czy są jakieś zasoby do obsługi regresji? Czy jest...
Nigdy nie brałem udziału w oficjalnym lub ustrukturyzowanym kursie analizy danych lub uczenia maszynowego (innym niż ostatnie oferty online) i nauczyłem się większości tego, co wiem, czytając i wypróbowując różne rzeczy. Wiem, że daleko mi do znalezienia pracy. Moje pytanie nie jest takie, które...
Jak mogę udowodnić, że iloczyn punktowy dwóch funkcji jądra jest funkcją
Wykonuję regresję przy użyciu Losowych lasów do przewidywania cen na podstawie kilku atrybutów. Kod jest napisany w Pythonie przy użyciu Scikit-learn. Jak zdecydować, czy należy przekształcić zmienne za pomocą exp/ logprzed użyciem, aby dopasować je do modelu regresji? Czy jest to konieczne, gdy...
Czy istnieje sposób na przeprowadzenie regresji procesu Gaussa na wielowymiarowych danych wyjściowych (być może skorelowanych) przy użyciu GPML ? W skrypcie demo znalazłem tylko przykład 1D. Podobne pytanie na CV, które wciągniki przypadku wejścia wielowymiarowej. Przejrzałem ich książkę, aby...
Nie mam żadnego tła z matematyki, ale rozumiem, jak działa prosty Perceptron i myślę, że rozumiem pojęcie hiperpłaszczyzny (wyobrażam sobie to geometrycznie jako płaszczyznę w przestrzeni 3D, która oddziela dwie chmury punktów, tak jak linia dzieli się dwie chmury punktów w przestrzeni 2D). Ale...
Czy jest jakaś literatura, która bada wybór wielkości mini-partii podczas stochastycznego spadku gradientu? Z mojego doświadczenia wynika, że jest to wybór empiryczny, zwykle znajdowany w drodze weryfikacji krzyżowej lub przy użyciu różnych reguł. Czy dobrym pomysłem jest powolne zwiększanie...
Rozumiem, że podstawowa zasada algorytmu dla LLE składa się z trzech kroków. Znajdowanie sąsiedztwa każdego punktu danych za pomocą niektórych miar, takich jak k-nn. Znajdź wagi dla każdego sąsiada, które oznaczają wpływ sąsiada na punkt danych. Skonstruuj osadzanie danych w małych wymiarach na...
Niedawno dowiedziałem się o użyciu sztuczki jądra, która odwzorowuje dane na przestrzenie o wyższych wymiarach, próbując zlinearyzować dane w tych wymiarach. Czy są jakieś przypadki, w których powinienem unikać stosowania tej techniki? Czy to tylko kwestia znalezienia właściwej funkcji jądra? W...
Jestem całkiem nowy w uczeniu maszynowym, technikach CART i tym podobnych, i mam nadzieję, że moja naiwność nie jest zbyt oczywista. Jak Random Forest obsługuje wielopoziomowe / hierarchiczne struktury danych (na przykład, gdy interesująca jest interakcja między poziomami)? Oznacza to, że zestawy...
Właśnie skończyłem „Wprowadzenie do uczenia statystycznego” . Zastanawiałem się, czy zastosowanie weryfikacji krzyżowej w celu znalezienia najlepszych parametrów dostrajania różnych technik uczenia maszynowego różni się od szpiegowania danych? Wielokrotnie sprawdzamy, która wartość parametru...
W uczeniu maszynowym możemy wykorzystać obszar pod krzywą ROC (często skracany AUC lub AUROC), aby podsumować, jak dobrze system może rozróżniać dwie kategorie. W teorii wykrywania sygnału często stosuje się (wskaźnik czułości) do podobnego celu. Oba są ściśle ze sobą powiązane i uważam, że są...
Powiedzmy, że zależy od α . Rygorystycznie rzecz biorąc,XXXαα\alpha jeśli i α są zmiennymi losowymi, moglibyśmy napisać p ( X ∣ α ) ;XXXαα\alphap ( X∣ α )p(X∣α)p(X\mid\alpha) jeśli jednak jest zmienną losową, a α jest parametrem, musimy zapisać p ( X ; α ) .XXXαα\alphap ( X; α )p(X;α)p(X;...
Wiem, że zarówno wybór funkcji, jak i redukcja wymiarów mają na celu zmniejszenie liczby cech w oryginalnym zestawie cech. Jaka jest dokładnie różnica między nimi, jeśli robimy to samo w obu z
Termin „bliskość” spotkałem w przypadkowych lasach. Ale nie mogłem zrozumieć, co robi w przypadkowych lasach. Jak to pomaga w
Spodziewam się, że nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie. Ale w przeszłości korzystałem z wielu algorytmów uczenia maszynowego i staram się dowiedzieć o sieciach bayesowskich. Chciałbym zrozumieć, w jakich okolicznościach lub dla jakiego rodzaju problemów wybrałbyś wykorzystanie Bayesian...
Czytając doskonałe modelowanie statystyczne: Dwie kultury (Breiman 2001) , możemy uchwycić całą różnicę między tradycyjnymi modelami statystycznymi (np. Regresja liniowa) a algorytmami uczenia maszynowego (np. Bagging, Random Forest, Boosted trees ...). Breiman krytykuje modele danych...