Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie mit KnownLabel Matrix und PredictedLabel Matrix ausgestattet sind. Ich möchte die Güte der PredictedLabel-Matrix mit der KnownLabel-Matrix vergleichen. Die Herausforderung hierbei ist jedoch, dass die KnownLabel-Matrix nur wenige Zeilen mit einer 1 und...
Die LASSO-Regression verringert die Koeffizienten auf Null und bietet so eine effektive Modellauswahl. Ich glaube, dass es in meinen Daten bedeutsame Wechselwirkungen zwischen nominalen und kontinuierlichen Kovariaten gibt. Nicht unbedingt sind jedoch die "Haupteffekte" des wahren Modells...
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...
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...
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...
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 habe in letzter Zeit mit großen Datenmengen gearbeitet und viele Artikel über Streaming-Methoden gefunden. Um ein paar zu nennen: Follow-the-Regularized-Leader und Mirror-Descent: Äquivalenzsätze und L1-Regularisierung ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf...
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 habe mich gefragt, warum es so wichtig ist, prinzipielles / theoretisches maschinelles Lernen zu haben. Aus einer persönlichen Perspektive als Mensch kann ich verstehen, warum prinzipielles maschinelles Lernen wichtig wäre: Menschen mögen es zu verstehen, was sie tun, wir finden Schönheit und...
Geschlossen . Diese Frage ist meinungsbasiert . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage, damit sie mit Fakten und Zitaten beantwortet werden kann, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 2 Jahren . Grundlegendes...
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...
Für Lasso stehen verschiedene Implementierungssoftware zur Verfügung . Ich kenne eine Menge Diskussionen über Bayes-Ansätze im Vergleich zu frequentistischen Ansätzen in verschiedenen Foren. Meine Frage ist sehr spezifisch für Lasso - Was sind die Unterschiede oder Vorteile von Bay-Lasso gegenüber...
Ich versuche eine Zeitreihenanalyse durchzuführen und bin neu in diesem Bereich. Ich habe eine tägliche Zählung eines Ereignisses von 2006-2009 und möchte ein Zeitreihenmodell dazu passen. Hier sind die Fortschritte, die ich gemacht habe: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25)...
Maschinelles Lernen (ML) verwendet stark lineare und logistische Regressionstechniken. Es stützt sich auch auf Feature - Engineering - Techniken ( feature transform, kernelusw.). Warum wird in ML nichts über variable transformation(zB power transformation) erwähnt? (Ich höre zum Beispiel nie...
Welche Stichprobenmethode eignet sich am besten, um die Leistung eines Klassifikators für einen bestimmten Datensatz zu bewerten und mit anderen Klassifikatoren zu vergleichen? Kreuzvalidierung scheint Standard zu sein, aber ich habe gelesen, dass Methoden wie .632-Bootstrap eine bessere Wahl sind....
Dies ist eine wiederkehrende Frage (siehe diesen Beitrag , diesen Beitrag und diesen Beitrag ), aber ich habe einen anderen Dreh. Angenommen, ich habe ein paar Samples von einem generischen MCMC-Sampler. Für jede Probe , weiß ich den Wert der Log - Likelihood und des log vor . Wenn es hilft, kenne...
Ich weiß, dass meine Frage / mein Titel nicht sehr spezifisch ist, deshalb werde ich versuchen, es zu klären: Künstliche neuronale Netze sind relativ streng aufgebaut. Natürlich werden sie im Allgemeinen von der Biologie beeinflusst und versuchen, ein mathematisches Modell realer neuronaler Netze...
Ich habe 50.000 Bilder wie diese beiden: Sie zeigen Diagramme von Daten. Ich wollte Funktionen aus diesen Bildern extrahieren, also verwendete ich den von Theano (deeplearning.net) bereitgestellten Autoencoder-Code. Das Problem ist, dass diese Autoencoder anscheinend keine Funktionen kennen....
Ich habe gerade ein großartiges Buch „ Introduction to Empirical Bayes“ gelesen . Ich fand das Buch großartig, aber das Erstellen von Prioritäten aus den Daten fühlte sich falsch an. Ich wurde geschult, dass Sie einen Analyseplan erstellen, dann Daten sammeln und dann die Hypothese testen, die Sie...
In einer kürzlich gut erhaltenen Frage fragt Tim, wann unausgeglichene Daten wirklich ein Problem beim maschinellen Lernen sind . Die Prämisse der Frage ist, dass es eine Menge Literatur zum maschinellen Lernen gibt, die sich mit dem Klassengleichgewicht und dem Problem unausgeglichener Klassen...