Beliebte Themenmodelle wie LDA bilden in der Regel Clusterwörter, die in der Regel zusammen in einem Thema (Cluster) vorkommen. Was ist der Hauptunterschied zwischen solchen Themenmodellen und anderen einfachen Clustering-Ansätzen auf der Basis von Koexistenz wie PMI? (PMI steht für Pointwise...
Wenn wir ein Buch lesen, spielt das Verstehen der Notationen eine sehr wichtige Rolle für das Verständnis des Inhalts. Leider haben verschiedene Communities unterschiedliche Notationskonventionen für die Formulierung des Modells und das Optimierungsproblem. Könnte jemand hier einige...
Kann mir bitte jemand den Unterschied zwischen den Kerneln in SVM erklären: Linear Polynom Gaußscher (RBF) Sigmoid Denn wie wir wissen, wird der Kernel verwendet, um unseren Eingaberaum in einen hochdimensionalen Merkmalsraum abzubilden. Und in diesem Merkmalsraum finden wir die linear...
Nach meinem Verständnis können wir nur eine Regressionsfunktion aufbauen, die innerhalb des Intervalls der Trainingsdaten liegt. Zum Beispiel (nur eines der Panels ist erforderlich): Wie würde ich mit einem KNN-Regressor die Zukunft vorhersagen? Auch hier scheint es sich nur um eine Funktion zu...
Es gibt bereits eine ausgezeichnete Diskussion darüber, wie Support-Vektor-Maschinen mit Klassifizierung umgehen, aber ich bin sehr verwirrt darüber, wie Support-Vektor-Maschinen zur Regression verallgemeinern. Möchte mich jemand aufklären?
Wird Software Statistiker irgendwann überflüssig machen? Was kann nicht in einen Computer programmiert
Dies ähnelt den Caret-Methoden für die erneute Stichprobe , obwohl dieser Teil der Frage dadurch nie auf eine vereinbarte Weise beantwortet wurde. caret's zug funktion bietet cvund repeatedcv. Was ist der Unterschied, wenn man sagt: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5,...
Was ist der Unterschied zwischen einem Eins-gegen-Alles- und einem Eins-gegen-Eins-SVM-Klassifikator? Bedeutet "Eins gegen Alles", dass ein Klassifizierer alle Typen / Kategorien des neuen Bildes klassifiziert, und "Eins gegen Eins", dass jeder Typ / jede Kategorie eines neuen Bildes mit einem...
Angenommen, ich möchte eine binäre Klassifizierung durchführen (etwas gehört zu Klasse A oder Klasse B). Es gibt einige Möglichkeiten, dies in der Ausgabeschicht eines neuronalen Netzwerks zu tun: Verwenden Sie 1 Ausgangsknoten. Ausgang 0 (<0,5) gilt als Klasse A und 1 (> = 0,5) gilt als...
In fast allen Codebeispielen, die ich von einer VAE gesehen habe, sind die Verlustfunktionen wie folgt definiert (dies ist ein Tensorflow-Code, aber ich habe ähnliche für Theano, Fackel usw. gesehen. Es ist auch für ein Convnet, aber das ist auch nicht allzu relevant betrifft nur die Achsen, die...
Ich interessiere mich für die Regression mit neuronalen Netzen. Neuronale Netze mit Null versteckten Knoten und Sprungschichtverbindungen sind lineare Modelle. Was ist mit den gleichen neuronalen Netzen, aber mit versteckten Knoten? Ich frage mich, welche Rolle die Sprungschichtverbindungen...
Ich habe kürzlich einen Kaggle-Wettbewerb abgeschlossen, bei dem der ROC AUC-Score gemäß den Wettbewerbsanforderungen verwendet wurde. Vor diesem Projekt habe ich normalerweise den Wert f1 als Metrik zur Messung der Modellleistung verwendet. In Zukunft frage ich mich, wie ich zwischen diesen beiden...
In einigen Vorlesungen und Tutorials, die ich gesehen habe, wird vorgeschlagen, Ihre Daten in drei Teile aufzuteilen: Schulung, Validierung und Test. Es ist jedoch nicht klar, wie der Testdatensatz verwendet werden soll und wie dieser Ansatz besser ist als eine Kreuzvalidierung über den gesamten...
Neben offensichtlichen Klassifizierereigenschaften wie Rechenaufwand, erwartete Datentypen von Features / Labels und Eignung für bestimmte Größen und Abmessungen von Datensätzen, Was sind die fünf besten (oder 10, 20?) Klassifikatoren, um zuerst einen neuen Datensatz auszuprobieren, über den...
Ich bin ein Master-CS-Student an einer deutschen Universität und schreibe gerade meine Abschlussarbeit. Ich werde in zwei Monaten fertig sein. Ich muss die sehr schwierige Entscheidung treffen, ob ich weiter promovieren oder einen Job in der Branche finden soll. Meine Gründe für eine Promotion: Ich...
Ich habe einige Punkte in und möchte die Punkte so gruppieren, dass:X= { x1, . . . , xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Jeder Cluster enthält eine gleiche Anzahl von Elementen von . (Angenommen, die Anzahl der Cluster teilt .)XXXnnn Jeder Cluster ist in gewissem Sinne "räumlich kohäsiv",...
Zufällige Wälder sind dafür bekannt, dass sie bei einer Vielzahl von Aufgaben eine recht gute Leistung erbringen . Gibt es Probleme oder spezielle Bedingungen, unter denen man die Verwendung einer zufälligen Gesamtstruktur vermeiden
Ich versuche zu lernen, wie das Neuronale Netz bei der Bilderkennung funktioniert. Ich habe einige Beispiele gesehen und bin noch verwirrter geworden. Im Beispiel der Buchstabenerkennung eines 20x20-Bildes werden die Werte jedes Pixels zur Eingabeebene. Also 400 Neuronen. Dann eine versteckte...
Ich möchte Deep Learning in meinem Projekt einsetzen. Ich habe ein paar Artikel durchgesehen und mir ist die Frage gekommen: Gibt es einen Unterschied zwischen dem neuronalen Faltungsnetz und dem tiefen Lernen? Sind diese Dinge gleich oder haben sie größere Unterschiede und was ist...
Ich mache eine verschachtelte Kreuzvalidierung. Ich habe gelesen, dass eine einmalige Kreuzvalidierung voreingenommen sein kann (ich erinnere mich nicht, warum). Ist es besser, die 10-fache Kreuzvalidierung oder die einmalige Kreuzvalidierung zu verwenden, abgesehen von der längeren Laufzeit für...