Ich benutze das gbm-Paket zur Klassifizierung. Wie erwartet ist das Ergebnis gut. Aber ich versuche die Ausgabe des Klassifikators zu verstehen. Die Ausgabe enthält fünf Begriffe. `Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve` Könnte jemand die Bedeutung jeden Begriff, vor allem die...
Nehmen wir an, ich habe einen logistischen Regressionsklassifikator. Beim normalen Batch-Lernen hätte ich einen Regularizer-Term, um eine Überanpassung zu verhindern und meine Gewichte klein zu halten. Ich würde auch meine Funktionen normalisieren und skalieren. In einer Online-Lernumgebung...
Bei der Durchführung der linearen SVM-Klassifizierung ist es häufig hilfreich, die Trainingsdaten zu normalisieren, indem beispielsweise der Mittelwert subtrahiert und durch die Standardabweichung dividiert wird, und anschließend die Testdaten mit dem Mittelwert und der Standardabweichung der...
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...
Gibt es einen Referenzthesaurus für Statistiken und Begriffe des maschinellen Lernens? Ich weiß, dass Wikipedia-Artikel häufig Synonyme enthalten, aber ich hätte gerne einen bloßen Thesaurus, den ich einfach durchgehen könnte (im Gegensatz zu einer vollständigen Enzyklopädie), um sicherzustellen,...
Ich habe einen Datensatz mit einigen Millionen Zeilen und ~ 100 Spalten. Ich möchte ungefähr 1% der Beispiele im Datensatz erkennen, die zu einer gemeinsamen Klasse gehören. Ich habe eine minimale Genauigkeitsbeschränkung, aber aufgrund der sehr asymmetrischen Kosten bin ich nicht besonders an...
Ich versuche, Matrixfaktorisierungsmodelle für Empfehlungssysteme zu verstehen und lese immer "latente Merkmale", aber was bedeutet das? Ich weiß, was eine Funktion für einen Trainingsdatensatz bedeutet, kann aber die Idee latenter Funktionen nicht verstehen. Jedes Papier zu dem Thema, das ich...
Nach allem, was ich gesehen habe, ist die Kneser-Ney-Glättungsformel (zweiter Ordnung) auf die eine oder andere Weise gegeben als P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &=...
Ich habe viel über gewundene neuronale Netze gelesen und mich gefragt, wie sie das Problem des verschwindenden Gradienten vermeiden. Ich weiß, dass Deep-Believe-Netzwerke Single-Level-Auto-Encoder oder andere vorgefertigte flache Netzwerke stapeln und so dieses Problem vermeiden können, aber ich...
Ich bin neu im maschinellen Lernen. Ich studiere einen Kurs in maschinellem Lernen (Stanford University) und habe nicht verstanden, was mit dieser Theorie gemeint ist und welchen Nutzen sie hat. Ich frage mich, ob jemand diese Theorie für mich detaillieren könnte. Diese Theorie basiert auf dieser...
Ich habe eine spezielle Frage zur Validierung in der maschinellen Lernforschung. Wie wir wissen, fordert das Regime des maschinellen Lernens die Forscher auf, ihre Modelle anhand der Trainingsdaten zu trainieren, anhand des Validierungssatzes aus den Kandidatenmodellen auszuwählen und die...
Im grundlegenden maschinellen Lernen lernen wir die folgenden "Faustregeln": a) Die Größe Ihrer Daten sollte mindestens das 10-fache der Größe der VC-Dimension Ihres Hypothesensatzes betragen. b) Ein neuronales Netz mit N Anschlüssen hat eine VC-Dimension von ungefähr N. Wenn also ein Deep...
Angenommen, wir haben eine Antwort Y und Prädiktoren X1, ...., Xn. Wenn wir versuchen würden, Y über ein lineares Modell von X1, ..., Xn anzupassen, und es wäre einfach so, dass die wahre Beziehung zwischen Y und X1, ..., Xn nicht linear wäre, könnten wir in der Lage sein um das Modell zu...
Ich passe zurzeit zufällige Gesamtstrukturen für ein Klassifizierungsproblem mit dem randomForestPaket in R an und bin nicht sicher, wie Trainingsfehler für diese Modelle gemeldet werden sollen. Mein Trainingsfehler liegt nahe bei 0%, wenn ich ihn mit Vorhersagen berechne, die ich mit dem Befehl...
Ich bin ein Software-Ingenieur, der am maschinellen Lernen arbeitet. Nach meinem Verständnis bilden lineare Regression (wie OLS) und lineare Klassifikation (wie logistische Regression und SVM) eine Vorhersage auf der Grundlage eines inneren Produkts zwischen trainierten Koeffizienten und...
Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket:
Ich interviewe Leute für eine Position als Entwickler / Forscher von Algorithmen in einem Kontext von Statistik, maschinellem Lernen und Data Mining. Ich suche nach Fragen, um insbesondere die Vertrautheit, das Verständnis und die Fließfähigkeit eines Kandidaten mit der zugrunde liegenden Theorie...
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Ab wann werden mehrschichtige neuronale Netze als tiefe neuronale Netze klassifiziert oder anders ausgedrückt: Wie viele Schichten müssen mindestens in einem tiefen neuronalen Netz vorhanden
Standardgradientenabstieg berechnet den Gradienten für den gesamten Trainingsdatensatz. for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad Für eine vordefinierte Anzahl von Epochen berechnen wir zunächst den...