Gibt es Videos oder andere Bücher / Notizen, die nach der Mustererkennung und dem maschinellen Lernen von Chris Bishop aufgetaucht sind? Ich habe dieses Buch gekauft, um maschinelles Lernen zu lernen, und habe einige Probleme, es
In dem Buch Mustererkennung und maschinelles Lernen (Formel 1.27) gibt es Dabei istx=g(y),px(x)das PDF, das inBezug auf die Änderung der Variablenpy(y)entspricht.py(y)=px(x)∣∣∣dxdy∣∣∣=px(g(y))|g′(y)|py(y)=px(x)|dxdy|=px(g(y))|g′(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y)...
Ich versuche, die Genauigkeits-Rückrufkurve zu verstehen. Ich verstehe, was Präzision und Rückruf sind, aber das, was ich nicht verstehe, ist der "Grundlinien" -Wert. Ich habe diesen Link gelesen https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ und ich...
Ich arbeite an einem Text-Clustering-Problem. Die Daten enthalten mehrere Sätze. Gibt es einen guten Algorithmus, der bei kurzen Texten eine hohe Genauigkeit erzielt? Können Sie gute Referenzen vorlegen? Algorithmen wie KMeans und Spectral Clustering funktionieren für dieses Problem nicht gut....
Es gibt viele Literaturstellen, in denen die Expectation Maximization-Methode für Mischmodelle (Mischung aus Gauß-Modell, Hidden-Markov-Modell usw.) im Vordergrund steht. Warum ist EM wichtig? EM ist nur eine Möglichkeit zur Optimierung und wird nicht häufig als gradientenbasierte Methode...
Fragen Kommt es darauf an, ob der Baum flach oder tief ist? Oder können wir das unabhängig von der Tiefe / Höhe des Baumes sagen? Warum ist die Vorspannung niedrig und die Varianz hoch? Erklären Sie dies bitte intuitiv und
Ich habe ein Vorhersagemodell mit vier Methoden getestet, wie Sie in der Boxplot-Abbildung unten sehen können. Das vom Modell vorhergesagte Attribut liegt im Bereich von 0 bis 8. Möglicherweise stellen Sie fest, dass bei allen Methoden ein Ausreißer mit Obergrenze und drei Ausreißer mit...
http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html In diesem Abschnitt wird der Bayes-Fehler wie folgt erläutert Das ideale Modell ist ein Orakel, das einfach die wahre Wahrscheinlichkeitsverteilung kennt, die die Daten erzeugt. Sogar ein solches Modell wird bei vielen Problemen immer noch Fehler...
Nahezu jede Datenbank, die wir mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen vorhersagen möchten, findet für einige der Merkmale fehlende Werte. Es gibt verschiedene Ansätze, um dieses Problem zu lösen und Zeilen mit fehlenden Werten auszuschließen, bis sie mit den Mittelwerten der Merkmale...
Ich verstehe die Gründe für die Aufteilung der Daten in einen Test- und einen Validierungssatz. Ich verstehe auch, dass die Größe des Split von der Situation abhängen wird, aber im Allgemeinen von 50/50 bis 90/10 variieren wird. Ich habe eine RNN erstellt, um die Rechtschreibung zu korrigieren und...
Ich studiere dieses Tutorial über Variations-Autoencoder von Carl Doersch . Auf der zweiten Seite heißt es: Eines der beliebtesten Frameworks dieser Art ist der Variational Autoencoder [1, 3], der Gegenstand dieses Tutorials ist. Die Annahmen dieses Modells sind schwach und das Training erfolgt...
Ich möchte ein Projekt zur optischen Zeichenerkennung (OCR) durchführen. Nach einigen Recherchen bin ich auf eine Architektur gestoßen, die interessant erscheint: CNN + RNN + CTC. Ich bin mit verschachtelten neuronalen Netzen (CNN) und wiederkehrenden neuronalen Netzen (RNN) vertraut, aber was ist...
Angenommen , wir haben zwei Regressionsbäume (Baum A und B - Baum) , die Karteneingabe zur Ausgabe y ∈ R . Lassen y = f A ( x ) für Baum - A und f B ( x ) für Baum B. Jeder Baum binäre Splits verwendet, mit Hyperebenen wie die Trennfunktionen.x ∈ Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dy^∈ Ry^∈R\hat{y} \in...
Ich habe keine zufriedenstellende Antwort von Google gefunden . Wenn die Daten, die ich habe, in der Größenordnung von Millionen liegen, ist Deep Learning natürlich der richtige Weg. Und ich habe gelesen, dass es vielleicht besser ist, beim maschinellen Lernen andere Methoden zu verwenden, wenn ich...
Während wir uns mit der Literatur über neuronale Netze befassen, können wir andere Methoden mit neuromorphen Topologien identifizieren ("Neural-Network" -ähnliche Architekturen). Und ich spreche nicht über den Satz der universellen Approximation . Beispiele sind unten angegeben. Dann frage ich...
Als Folge dessen, dass mein neuronales Netzwerk nicht einmal die euklidische Distanz lernen kann, vereinfachte ich noch mehr und versuchte, eine einzelne ReLU (mit zufälliger Gewichtung) zu einer einzelnen ReLU zu trainieren. Dies ist das einfachste Netzwerk, das es gibt, und dennoch scheitert die...
Es gibt eine Boost- Variante, die als Gentleboost bezeichnet wird . Wie unterscheidet sich sanftes Boosten vom bekannteren AdaBoost
Ich wende einen zufälligen Gesamtstrukturalgorithmus als Klassifikator auf ein Microarray-Dataset an, das in zwei bekannte Gruppen mit Tausenden von Features aufgeteilt ist. Nach dem ersten Start schaue ich mir die Wichtigkeit der Features an und starte den Tree-Algorithmus erneut mit den...
Nachdem ich einen der "Forschungstipps" von RJ Hyndman über Kreuzvalidierung und Zeitreihen gelesen hatte , kam ich auf eine alte Frage zurück, die ich hier zu formulieren versuchen werde. Die Idee ist, dass bei Klassifizierungs- oder Regressionsproblemen die Reihenfolge der Daten nicht wichtig ist...
Derzeit verwende ich RF-Toolbox auf MATLAB für eine binäre Klassifizierung Problem Datensatz: 50000 Stichproben und mehr als 250 Funktionen Wie viele Bäume und zufällig ausgewählte Merkmale sollten bei jeder Teilung vorhanden sein, um die Bäume wachsen zu lassen? Kann ein anderer Parameter die...