Als «machine-learning» getaggte Fragen

Methoden und Prinzipien zum Aufbau von "Computersystemen, die sich mit der Erfahrung automatisch verbessern".

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Die Cross-Entropy-Error-Funktion in neuronalen Netzen

In der MNIST für ML-Anfänger definieren sie Kreuzentropie als Hy′( y) : = - ∑ichy′ichLog( yich)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) i y ' iyichyiy_i ist der vorhergesagte Wahrscheinlichkeitswert für die Klasse und ist die wahre Wahrscheinlichkeit für diese...

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Python vs R für maschinelles Lernen

Ich fange gerade an, eine Anwendung für maschinelles Lernen für akademische Zwecke zu entwickeln. Ich benutze gerade R und trainiere mich darin. An vielen Orten habe ich jedoch Leute gesehen, die Python verwendet haben . Was nutzen die Menschen in Wissenschaft und Industrie und wie lautet die...

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Vorteile der AUC gegenüber der Standardgenauigkeit

Ich fing an, den Bereich unter der Kurve (AUC) zu untersuchen und bin ein wenig verwirrt über seine Nützlichkeit. Als ich zum ersten Mal darauf hingewiesen wurde, schien die AUC ein hervorragendes Maß für die Leistung zu sein. Bei meinen Recherchen habe ich jedoch festgestellt, dass einige...

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RNN vs CNN auf hohem Niveau

Ich habe über die Recurrent Neural Networks (RNN) und ihre Varietäten sowie Convolutional Neural Networks (CNN) und ihre Varietäten nachgedacht. Wären diese beiden Punkte fair zu sagen: Verwenden Sie CNNs, um eine Komponente (z. B. ein Bild) in Unterkomponenten (z. B. ein Objekt in einem Bild, z....