Pytania otagowane jako machine-learning

Algorytmy uczenia maszynowego budują model danych szkoleniowych. Termin „uczenie maszynowe” jest niejasno zdefiniowany; obejmuje to tak zwane uczenie statystyczne, uczenie wzmacniające, uczenie bez nadzoru itp. ZAWSZE DODAJ SZCZEGÓŁOWĄ TAGĘ.

7
Błędne dane w uczeniu maszynowym
Pracuję nad projektem Machine Learning z danymi, które są już (w dużym stopniu) stronnicze w wyniku selekcji danych. Załóżmy, że masz zestaw zakodowanych reguł. Jak zbudować model uczenia maszynowego, aby go zastąpić, skoro wszystkie dane, których może użyć, to dane, które zostały już odfiltrowane według tych reguł? Aby to wyjaśnić, …
3
Ikoniczne (zabawkowe) modele sieci neuronowych
Moi profesorowie fizyki w szkole gradowej, a także szlachetny laureat Feynman, zawsze prezentowali tak zwane modele zabawek, aby zilustrować podstawowe pojęcia i metody w fizyce, takie jak oscylator harmoniczny, wahadło, bączek i czarna skrzynka. Jakie modele zabawek służą do zilustrowania podstawowych pojęć i metod leżących u podstaw zastosowania sieci neuronowych? …
1
Czy naprawdę przeprowadzamy analizę regresji wielowymiarowej z * milionami * współczynników / zmiennych niezależnych?
Spędzam trochę czasu ucząc się uczenia maszynowego (przepraszam za rekurencję :) i nie mogłem zaintrygować się regułą wyboru Gradient Descent zamiast bezpośredniego rozwiązywania równań dla obliczania współczynników regresji, w przypadku wielowymiarowej regresji liniowej. Ogólna zasada: jeśli liczba funkcji (współczynniki odczytu / zmienne niezależne) wynosi od lub powyżej miliona, przejdź do …
2
Szybkość, koszty obliczeniowe PCA, LASSO, siatka elastyczna
Próbuję porównać złożoność obliczeniową / szybkość estymacji trzech grup metod regresji liniowej, jak wyróżniono w Hastie i in. „Elementy statystycznego uczenia się” (wydanie drugie), rozdział 3: Wybór podzbioru Metody skurczowe Metody wykorzystujące pochodne kierunki wprowadzania (PCR, PLS) Porównanie może być bardzo przybliżone, aby dać pewien pomysł. Rozumiem, że odpowiedzi mogą …
4
Dlaczego dzielenie danych na zestaw szkoleniowy i testowy nie wystarczy
Wiem, że aby uzyskać dostęp do wyników klasyfikatora, muszę podzielić dane na zestaw szkoleniowy / testowy. Ale czytając to : Podczas oceny różnych ustawień („hiperparametrów”) dla estymatorów, takich jak ustawienie C, które należy ręcznie ustawić dla SVM, nadal istnieje ryzyko przeregulowania zestawu testowego, ponieważ parametry można modyfikować, dopóki estymator nie …
3
Dlaczego statystyki luk dla k-średnich sugerują jeden klaster, chociaż oczywiście są dwa z nich?
Używam K-średnich do klastra moich danych i szukałem sposobu, aby zasugerować „optymalny” numer klastra. Statystyki luk wydają się być powszechnym sposobem na znalezienie dobrego numeru klastra. Z jakiegoś powodu zwraca 1 jako optymalną liczbę klastrów, ale kiedy patrzę na dane, widać, że istnieją 2 klastry: Tak nazywam lukę w R: …
2
Ukryty model Markowa kontra model przejściowy Markowa vs model państwowej przestrzeni…?
W ramach mojej pracy magisterskiej pracuję nad opracowaniem modelu statystycznego dla przejść między różnymi stanami, określonego statusem serologicznym. Na razie nie podam zbyt wielu szczegółów w tym kontekście, ponieważ moje pytanie jest bardziej ogólne / teoretyczne. W każdym razie, mam intuicję, że powinienem używać ukrytego modelu Markowa (HMM); Problemem, który …
2
Dlaczego optymalizacja mieszanki Gaussa bezpośrednio jest trudna obliczeniowo?
Rozważ logarytmiczne prawdopodobieństwo mieszanki Gaussów: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlog⁡f(x(t)|θ)=∑t=1nlog⁡{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} Zastanawiałem się, dlaczego trudno było obliczeniowo bezpośrednio zmaksymalizować to równanie? Szukałem albo wyraźnej, solidnej intuicji, dlaczego powinno być oczywiste, że jest to trudne, a może bardziej rygorystyczne wyjaśnienie, dlaczego jest trudne. Czy ten problem jest NP-zupełny, …
1
Czym skrajny losowy las różni się od losowego lasu?
Czy ER jest bardziej wydajne w realizacji (może Extreme Gradient Boostingto być zwiększenie gradientu) - czy różnica jest ważna z praktycznego punktu widzenia? Istnieje pakiet R, który je implementuje. Czy to nowy algorytm, który pokonuje implementację „ogólną” (pakiet RandomForest od R) nie tylko pod względem wydajności, czy też w niektórych …
2
Dlaczego przetwarzanie języka naturalnego nie należy do dziedziny uczenia maszynowego? [Zamknięte]
W obecnej formie to pytanie nie pasuje do naszego formatu pytań i odpowiedzi. Oczekujemy, że odpowiedzi poparte będą faktami, referencjami lub wiedzą specjalistyczną, ale to pytanie prawdopodobnie będzie wymagało debaty, argumentów, ankiet lub rozszerzonej dyskusji. Jeśli uważasz, że to pytanie można poprawić i ewentualnie ponownie otworzyć, odwiedź centrum pomocy w …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.