Ich dachte, dass das generalisierte lineare Modell (GLM) als statistisches Modell angesehen werden würde, aber ein Freund sagte mir, dass einige Artikel es als maschinelles Lernen klassifizieren. Welches ist wahr (oder genauer)? Jede Erklärung wäre
Ich baue oft ein Modell (Klassifizierung oder Regression) auf, in dem ich einige Prädiktorvariablen habe, bei denen es sich um Sequenzen handelt, und ich habe versucht, technische Empfehlungen zu finden, um sie bestmöglich zusammenzufassen und als Prädiktoren in das Modell aufzunehmen. Angenommen,...
t-SNE reduziert wie in [1] schrittweise die Kullback-Leibler (KL) -Divergenz, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Die Entwickler von t-SNE schlagen vor, die KL-Divergenz als Leistungskriterium für die Visualisierungen zu verwenden: Sie können die von t-SNE gemeldeten
Ich versuche, einen Satz von Gleichungen zu lösen, der 40 unabhängige Variablen (x1, ..., x40) und eine abhängige Variable (y) enthält. Die Gesamtzahl der Gleichungen (Anzahl der Zeilen) beträgt ~ 300, und ich möchte nach dem Satz von 40 Koeffizienten suchen, der den gesamten quadratischen...
Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel für eine hypothetische Online-Clustering-Anwendung zeigen: Zum Zeitpunkt n sind die Punkte 1,2,3,4 dem blauen Cluster A und die Punkte b, 5,6,7 dem roten Cluster B zugeordnet. Zum Zeitpunkt n + 1 wird ein neuer Punkt a eingeführt, der dem blauen Cluster A...
Ich schaue auf Pybrain, um Server-Monitor-Alarme zu nehmen und die Grundursache eines Problems zu ermitteln. Ich bin zufrieden mit dem Training mit überwachtem Lernen und dem Kuratieren der Trainingsdatensätze. Die Daten sind ungefähr so strukturiert: Servertyp A # 1 Alarmtyp 1 Alarmtyp 2...
Ich verwende derzeit SVM und skaliere meine Trainingsfunktionen auf den Bereich von [0,1]. Ich passe zuerst mein Trainingsset an / transformiere es und wende dann dieselbe Transformation auf mein Testset an. Zum Beispiel: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler =...
Was passiert, wenn wir eine grundlegende Support-Vektor-Maschine (linearer Kernel und kein Soft-Margin) auf nicht linear trennbaren Daten trainieren? Das Optimierungsproblem ist nicht realisierbar. Was gibt der Minimierungsalgorithmus
Ich erstelle ein einfaches neuronales Netzwerk mit Tensorflow. Die Daten, die ich selbst gesammelt habe, funktionieren jedoch nicht zusammen. PI ist auf einen Fehler gestoßen, den ich nicht beheben oder beheben kann, und ich würde mich über Ihre Hilfe freuen. Die Fehlermeldung: TypeError: Das...
Ich habe gerade dieses neuronale LSTM-Netzwerk mit Keras aufgebaut import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import...
Ich lese darüber SVMund habe mich dem Punkt gestellt, dass nicht kernelisierte SVMsnichts anderes als lineare Trennzeichen sind. Ist daher der einzige Unterschied zwischen einer SVMund einer logistischen Regression das Kriterium für die Wahl der Grenze? Anscheinend SVMwählt der maximale...
Ich möchte eine Überanpassung in zufälligen Wäldern vermeiden. In diesem Zusammenhang beabsichtige ich, mtry, nodeize und maxnodes usw. zu verwenden. Können Sie mir bitte bei der Auswahl der Werte für diese Parameter helfen? Ich benutze R. Wenn möglich, teilen Sie mir bitte auch mit, wie ich die...
Ich starte ein Projekt, bei dem es darum geht, Sneaker-Typen anhand von Bildern zu identifizieren. Ich lese gerade in TensorFlow- und Torch- Implementierungen. Meine Frage ist: Wie viele Bilder pro Klasse sind erforderlich, um eine angemessene Klassifizierungsleistung zu erzielen?...
Ich bin etwas verwirrt über den Unterschied zwischen den Begriffen "Maschinelles Lernen" und "Deep Learning". Ich habe es gegoogelt und viele Artikel gelesen, aber es ist mir immer noch nicht sehr klar. Eine bekannte Definition von maschinellem Lernen von Tom Mitchell ist: Ein Computerprogramm soll...
Ich bin völlig neu in word2vec, also tragen Sie es bitte mit mir. Ich habe eine Reihe von Textdateien, die jeweils eine Reihe von Tweets zwischen 1000 und 3000 enthalten. Ich habe ein allgemeines Schlüsselwort ("kw1") ausgewählt und möchte mit word2vec semantisch relevante Begriffe für "kw1"...
In der folgenden Grafik x-Achse => Datensatzgröße y-Achse => Kreuzvalidierungsergebnis Die rote Linie steht für Trainingsdaten Die grüne Linie dient zum Testen von Daten In einem Tutorial, auf das ich mich beziehe, sagt der Autor, dass der Punkt, an dem sich die rote und die grüne Linie...
Wenn Sie das word2vec-Modell trainieren (z. B. mit gensim), geben Sie eine Liste mit Wörtern / Sätzen an. Es scheint jedoch keine Möglichkeit zu geben, Gewichte für die Wörter anzugeben, die beispielsweise mit TF-IDF berechnet wurden. Ist es üblich, die Wortvektor-Einbettungen mit dem zugehörigen...
Amazon Alexa , Nuance's Mix und Facebook Wit.ai alle ein ähnliches System, um festzulegen, wie ein in eine Absicht umgewandelt werden soll - dh etwas, das ein Computer verstehen würde. Ich bin mir nicht sicher, wie der "offizielle" Name dafür lautet, aber ich nenne ihn "Absichtserkennung"....
Welche Art von Funktionen werden Sie versuchen, aus der Liste der Wörter für zukünftige Vorhersagen zu extrahieren? Ist es ein vorhandenes Wort oder nur ein Durcheinander von Zeichen? Es gibt Beschreibung der Aufgabe , die ich fand es . Sie müssen ein Programm schreiben, das antworten kann, ob ein...
"Ein häufiger Fehler, den ich machen würde, ist das Hinzufügen einer Nichtlinearität zu meiner Protokollausgabe." Was bedeutet der Begriff "logit" hier oder was bedeutet