Uważam, że zasoby takie jak książka prawdopodobieństwa i statystyki oraz karta referencyjna R do wyszukiwania danych są niezwykle przydatne. Służą oczywiście jako odniesienia, ale także pomagają mi uporządkować myśli na dany temat i uzyskać ukształtowanie terenu. P: Czy istnieją podobne zasoby do...
Znalazłem tu i tutaj dwa pytania dotyczące tego problemu, ale nie ma jeszcze oczywistej odpowiedzi ani wyjaśnienia. Wymuszam ten sam problem, w którym błąd walidacji jest mniejszy niż błąd szkolenia w mojej sieci neuronowej Convolution. Co to
Zarówno PCA, jak i autoencoder mogą redukować demensję, więc jaka jest między nimi różnica? W jakiej sytuacji powinienem używać jednego nad
W uczeniu statystycznym, w sposób dorozumiany lub jawny, zawsze zakłada się, że zestaw treningowy D={X,y}D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \} składa się z NNN krotek wejściowych / odpowiedzi (Xi,yi)(Xi,yi)({\bf{X}}_i,y_i) które są niezależne od tego samego rozkładu połączeń...
Wydaje mi się, że walidacja wstrzymania jest bezużyteczna. Oznacza to, że podzielenie oryginalnego zestawu danych na dwie części (szkolenie i testowanie) i wykorzystanie wyniku testu jako miary uogólnienia jest nieco bezużyteczne. Walidacja krzyżowa K-fold wydaje się dawać lepsze przybliżenia...
Jestem nowy w dziedzinie głębokiego uczenia się i dla mnie pierwszym krokiem było przeczytanie interesujących artykułów ze strony deeplearning.net. W artykułach o głębokim uczeniu się Hinton i inni mówią głównie o zastosowaniu go do problemów z obrazem. Czy ktoś może mi odpowiedzieć, czy można to...
Rozważam użycie bibliotek Python do przeprowadzania eksperymentów z uczeniem maszynowym. Do tej pory polegałem na WEKA, ale ogólnie byłem dość niezadowolony. Wynika to przede wszystkim z tego, że uważam, że WEKA nie jest tak dobrze wspierana (bardzo niewiele przykładów, dokumentacja jest rzadka, a...
Mam zestaw danych w postaci (funkcje, wyjście binarne 0 lub 1), ale 1 zdarza się dość rzadko, więc po prostu zawsze przewidując 0, uzyskuję dokładność między 70% a 90% (w zależności od konkretnych danych, na które patrzę ). Metody ML dają mi tę samą dokładność i uważam, że powinny być pewne...
Wielu autorów artykułów, które czytałem, potwierdza, że SVM to doskonała technika stawienia czoła ich problemom z regresją / klasyfikacją, wiedząc, że nie mogą uzyskać podobnych wyników za pośrednictwem NN. Często porównanie to stwierdza SVM zamiast NN, Mają silną teorię założycielską...
Mieliśmy już wiele pytań na temat niezrównoważonych danych podczas korzystania z regresji logistycznej , SVM , drzew decyzyjnych , tworzenia worków i wielu innych podobnych pytań, co sprawia, że jest to bardzo popularny temat! Niestety, każde z pytań wydaje się być specyficzne dla algorytmu i nie...
Powszechną dobrą praktyką w uczeniu maszynowym jest normalizacja funkcji lub standaryzacja danych zmiennych predykcyjnych, to znaczy, wyśrodkowanie danych odejmując średnią i normalizując ją dzieląc przez wariancję (lub też odchylenie standardowe). W celu zapewnienia sobie samowystarczalności i dla...
Buduję modele regresji. Na etapie wstępnego przetwarzania skaluję wartości funkcji, aby uzyskać średnią 0 i odchylenie standardowe 1. Czy konieczne jest również znormalizowanie wartości
Niektóre materiały, które widziałem na temat uczenia maszynowego, mówiły, że podejście do problemu klasyfikacji poprzez regresję jest złym pomysłem. Ale myślę, że zawsze można wykonać ciągłą regresję, aby dopasować dane i obciąć ciągłą prognozę, aby uzyskać dyskretne klasyfikacje. Dlaczego to zły...
Krótka definicja wzmocnienia : Czy zestaw słabych uczniów może stworzyć jednego silnego ucznia? Słaby uczeń jest zdefiniowany jako klasyfikator, który jest tylko nieznacznie skorelowany z prawdziwą klasyfikacją (może lepiej opisywać przykłady niż losowe zgadywanie). Krótka definicja lasu...
Na podstawie tego postu chcę przeanalizować elementy uczenia statystycznego. Na szczęście jest dostępny za darmo i zacząłem go czytać. Nie mam wystarczającej wiedzy, aby to zrozumieć. Czy możesz polecić książkę, która jest lepszym wprowadzeniem do tematów książki? Mam nadzieję, że coś, co da mi...
Ponieważ RF może poradzić sobie z nieliniowością, ale nie może zapewnić współczynników, czy mądrze byłoby użyć losowego lasu do zebrania najważniejszych cech, a następnie podłączyć je do modelu wielokrotnej regresji liniowej w celu uzyskania ich współczynników?...
Studiowałem algorytmy dla grupowania danych (uczenie bez nadzoru): EM i k-średnich. Cały czas czytam: k-średnich jest wariantem EM, przy założeniu, że klastry są kuliste. Czy ktoś może wyjaśnić powyższe zdanie? Nie rozumiem, co oznaczają sfery i jak kmeany i EM są powiązane, ponieważ jeden...
Mam pytanie dotyczące klasyfikacji w ogóle. Niech f będzie klasyfikatorem, który generuje zbiór prawdopodobieństw przy danych danych D. Normalnie można by powiedzieć: cóż, jeśli P (c | D)> 0,5, przypiszemy klasę 1, w przeciwnym razie 0 (niech to będzie binarna Klasyfikacja). Moje pytanie brzmi:...
Czy w odniesieniu do uczenia się bez nadzoru (takiego jak klastrowanie) istnieją jakieś wskaźniki pozwalające ocenić
Rozumiem, że stochastyczne zejście gradientu może być wykorzystane do optymalizacji sieci neuronowej z wykorzystaniem propagacji wstecznej poprzez aktualizację każdej iteracji inną próbką zestawu danych szkoleniowych. Jak duży powinien być rozmiar