Używam sieci neuronowej w R, aby zbudować NN z 14 wejściami i jednym wyjściem. Sieć buduję / trenuję kilka razy przy użyciu tych samych danych treningowych i tych samych architektury / ustawień sieciowych. Po wytworzeniu każdej sieci używam jej do samodzielnego zestawu danych testowych do...
W połowie lat 60. XX wieku naukowcy nazywali szachy „ Drosophila AI”: podobnie jak mucha owocowa, gra w szachy była dostępna i stosunkowo prosty problem z eksperymentami, który jednak spowodował ważną wiedzę, bardziej złożone problemy. Teraz ludzie mówią, że „szachy to tylko problem wyszukiwania”,...
Jeśli mam pewną stałą topologię nierekurencyjną (DAG) (ustalony zestaw węzłów i krawędzi, ale algorytm uczenia może zmieniać ciężar na krawędziach) neuronów esowatych z neuronami wejściowymi, które mogą przyjmować tylko łańcuchy w jako dane wejściowe i prowadzące do jednego wyniku (który wyprowadza...
Jakie są zastosowania lub zalety technik regresji redukcji wymiarów (DRR) lub technik nadzorowanej redukcji wymiarów (SDR) w porównaniu z tradycyjnymi technikami regresji (bez żadnej redukcji wymiarowości)? Ta klasa technik znajduje nisko wymiarową reprezentację zestawu cech dla problemu regresji....
Chciałbym porównać 2 różne klasyfikatory dla problemu klasyfikacji tekstów wieloklasowych, które wykorzystują duże zestawy danych szkoleniowych. Wątpię, czy powinienem użyć krzywych ROC, czy krzywych uczenia się, aby porównać 2 klasyfikatory. Z jednej strony krzywe uczenia się są przydatne do...
Czy ktoś może mi wyjaśnić pojęcie odległości Mahalanobisa? Na przykład, jaka jest odległość Mahalanobisa między dwoma punktami xiy, a zwłaszcza, jak jest interpretowana dla rozpoznawania
Przykładem dobrej miary separowalności klasowej u uczących się z dyskryminacją liniową jest liniowy współczynnik dyskryminacji Fishera. Czy istnieją inne przydatne wskaźniki pozwalające ustalić, czy zestawy funkcji zapewniają dobrą separację klas między zmiennymi docelowymi? W szczególności jestem...
Prawdopodobnie mam do czynienia z problemem, który prawdopodobnie został rozwiązany sto razy wcześniej, ale nie jestem pewien, gdzie znaleźć odpowiedź. Przy użyciu regresji logistycznej, biorąc pod uwagę wiele cech i próbując przewidzieć binarną wartość kategorialną y , jestem zainteresowany...
Czytam ten artykuł na temat ogólnych procesów Wishart (GWP). Artykuł oblicza kowariancje między różnymi zmiennymi losowymi (zgodnie z procesem Gaussa ) za pomocą kwadratowej funkcji kowariancji wykładniczej, tj. . Następnie mówi, że ta macierz kowariancji jest zgodna z...
Niedawno powiedziano mi, że proces, który podjąłem (element pracy magisterskiej) może być postrzegany jako nadmierny. Chcę lepiej to zrozumieć i sprawdzić, czy inni się z tym zgadzają. Celem tej części artykułu jest Porównaj wydajność drzew regresji wzmocnionej gradientem z losowymi lasami na...
Mam problem z klasyfikacją binarną i eksperymentuję z różnymi klasyfikatorami: chcę porównać klasyfikatory. który jest lepszym miernikiem AUC lub dokładnością? I dlaczego? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: AUC: 0.542 Accuracy: 85.6667
Czy ktoś może pomóc w wyjaśnieniu pojęciowym, w jaki sposób tworzone są prognozy dla nowych danych, gdy stosuje się wygładzanie / splajny dla modelu predykcyjnego? Na przykład, biorąc pod uwagę model stworzony przy użyciu gamboostw mboostopakowaniu w R, p-splajnów, jak są prognozy dla nowych...
Nie jestem pewien, czy jest to odpowiednie dla tej witryny, ale rozpoczynam studia magisterskie z informatyki (BS w matematyce stosowanej) i chcę uzyskać solidne doświadczenie w uczeniu maszynowym (najprawdopodobniej zamierzam doktorat). Jednym z moich sub-zainteresowań są sieci neuronowe. Jakie...
Znana mi metoda konstruowania losowego lasu jest następująca: (z http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm ) Aby zbudować drzewo w lesie: Bootstrap próbkę o rozmiarze N, gdzie N jest rozmiarem naszego zestawu treningowego. Użyj tej próbki startowej jako zestawu...
Czy istnieje strategia wyboru liczby drzew w GBM? W szczególności, ntreesargument R„s gbmfunkcji. Nie rozumiem, dlaczego nie powinieneś ustawić ntreesnajwyższej rozsądnej wartości. Zauważyłem, że większa liczba drzew wyraźnie zmniejsza zmienność wyników z wielu GBM. Nie sądzę, aby duża liczba...
Próbuję wykreślić granicę decyzyjną algorytmu perceptronowego i jestem naprawdę zdezorientowany co do kilku rzeczy. Moje instancje wejściowe mają postać , w zasadzie instancję wejściową 2D ( i x_ {2} ) oraz wartość docelową klasy binarnej ( y ) [1 lub 0].[ ( x1, x2)) , y][(x1,x2)),y][(x_{1},x_{2}),...
Obecnie pracuję nad oprogramowaniem do rozpoznawania twarzy, które wykorzystuje sieci neuronowe splotu do rozpoznawania twarzy. Na podstawie moich odczytów stwierdziłem, że splotowa sieć neuronowa ma takie same ciężary, aby zaoszczędzić czas podczas treningu. Ale w jaki sposób dostosowuje się...
Uruchomiłem PCA na 17 zmiennych ilościowych, aby uzyskać mniejszy zestaw zmiennych, czyli głównych składników, do użycia w nadzorowanym uczeniu maszynowym do klasyfikowania instancji do dwóch klas. Po PCA PC1 stanowi 31% wariancji danych, PC2 17%, PC3 10%, PC4 8%, PC5 7%, a PC6 6%. Jednak gdy...
Znalazłem bardzo pomocny samouczek dotyczący algorytmu EM . Przykład i zdjęcie z samouczka jest po prostu genialne. Powiązane pytanie dotyczące obliczania prawdopodobieństwa, jak działa maksymalizacja oczekiwań? Mam inne pytanie dotyczące połączenia teorii opisanej w samouczku z przykładem....
Robię ML na moim uniwersytecie, a profesor wspomniał termin Oczekiwanie (E), podczas gdy on próbował wyjaśnić nam kilka rzeczy na temat procesów Gaussa. Ale ze sposobu, w jaki to wyjaśnił, zrozumiałem, że E jest takie samo jak średnia μ. Czy zrozumiałem, prawda? Jeśli jest tak samo, to czy wiesz,...