Ich möchte die Gaußsche Basisfunktion auf eine lineare Regressionsimplementierung anwenden. Leider fällt es mir schwer, ein paar Parameter in der Basisfunktion zu verstehen. Insbesondere und .μμ\muσσ\sigma Mein Datensatz ist eine 10.000 x 31-Matrix. 10.000 Samples und 31 Features. Ich habe...
Ich möchte zwei Ranking-Algorithmen vergleichen. In diesen Algorithmen gibt der Client einige Bedingungen bei seiner Suche an. Entsprechend den Anforderungen des Kunden sollte dieser Algorithmus jedem Element in der Datenbank eine Bewertung zuweisen und Elemente mit den höchsten Bewertungen...
Nach dem, was ich gelesen habe: Fernüberwachung : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them and this...
Ich suche ein Lehrbuch / Vorlesungsskript zum Lernen der Verstärkung. Ich mag die "Einführung in das statistische Lernen" , aber leider wird dieses Thema nicht behandelt. Ich weiß, dass ein Buch von Sutton und Barto eine Standardreferenz ist, und vielleicht ist NDP auch gut, aber sie sind von 1997...
Ich würde gerne die Unterschiede zwischen Randomized Logistic Regression (RLR) und Plain Logistic Regression (LR) kennenlernen, daher lese ich eine Arbeit "Stability Selection" von Meinshausen, et al. ; Ich verstehe jedoch nicht, was RLR ist und was die Unterschiede zwischen RLR und LR...
Die Frage: Bootstrapping ist Jackknifing überlegen ; Ich frage mich jedoch, ob es Fälle gibt, in denen das Jackknifing die einzige oder zumindest eine praktikable Option zur Charakterisierung der Unsicherheit aus Parameterschätzungen ist. Auch in praktischen Situationen, wie voreingenommen /...
Gibt es einen Unterschied zwischen den Begriffen "Neuronales Netz" und
Ich lese PRML und verstehe das Bild nicht. Könnten Sie bitte einige Hinweise geben, um das Bild zu verstehen und warum die MLE der Varianz in einer Gaußschen Verteilung voreingenommen ist? Formel 1,55: Formel 1,56 σ 2 M L E =1μM.L E.= 1N.∑n = 1N.xnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N...
Ich gehe davon aus, dass es keine endgültige Antwort auf diese Frage gibt. Aber ich habe in der Vergangenheit eine Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet und versuche, etwas über Bayes'sche Netzwerke zu lernen. Ich würde gerne verstehen, unter welchen Umständen oder bei welchen...
Ich habe viele Artikel gefunden, die besagen, dass Boosting-Methoden empfindlich gegenüber Ausreißern sind, aber keinen Artikel, der erklärt, warum. Meiner Erfahrung nach sind Ausreißer für jeden Algorithmus für maschinelles Lernen schlecht, aber warum werden Boosting-Methoden als besonders...
Ich studiere Mustererkennung und maschinelles Lernen und bin auf die folgende Frage gestoßen. Betrachten Sie ein Zweiklassen-Klassifizierungsproblem mit gleicher Wahrscheinlichkeit für die vorherige Klasse P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} und die Verteilung der Instanzen in...
In zwei weit verbreiteten Spracherkennungsbibliotheken, Compact Language Detector 2 für C ++ und Language Detector für Java, verwendeten beide (zeichenbasierte) n-Gramme, um Textfunktionen zu extrahieren. Warum wird ein Wortsack (einzelnes Wort / Wörterbuch) nicht verwendet, und was sind die Vor-...
Bei der Betrachtung der Neuronalen Netze mit radialer Basisfunktion ist mir aufgefallen, dass immer nur die Verwendung einer verborgenen Schicht empfohlen wird, während bei neuronalen Netzen mit mehrschichtigen Perzeptronen mehr Schichten als besser angesehen werden. Angesichts der Tatsache, dass...
Laut diesem Tutorial zum Tiefenlernen wird Gewichtsabnahme (Regularisierung) normalerweise nicht auf die Verzerrungsterme angewendet. B Warum? Welche Bedeutung (Intuition) steckt
Wenn jemand sagt, dass Daten aus einer logarithmisch gleichmäßigen Verteilung zwischen 128 und 4000 entnommen werden, was bedeutet das? Wie unterscheidet sich das von einer gleichmäßigen Verteilung? Siehe dieses Dokument: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf Vielen...
Ich bin neu im maschinellen Lernen, versuche also, Literatur zu finden, bin mir aber nicht einmal sicher, wofür Google zuständig ist. Meine Daten haben folgende Form: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User C performs Action X User A performs Action Y...
Wenn ich maschinelles Lernen entdecke, sehe ich verschiedene interessante Techniken wie: automatisch tune Algorithmen mit Techniken wie grid search, Erhalten Sie genauere Ergebnisse durch die Kombination verschiedener Algorithmen desselben "Typs" boosting. Erhalten Sie genauere Ergebnisse durch...
Warum wird die Zeitreihenanalyse nicht als Algorithmus für maschinelles Lernen angesehen (im Gegensatz zur linearen Regression)? Sowohl die Regressions- als auch die Zeitreihenanalyse sind Prognosemethoden. Warum wird einer von ihnen als Lernalgorithmus angesehen, der andere jedoch...
Angenommen, ich habe eine Gruppe von erklärenden Variablen für i = 1 . . . N , t = 1 . . . T sowie ein Vektor von binären Ergebnis abhängigen Variablen Y i T . So Y wird erst in der letzten Zeit beobachtet T und nicht zu einem frühen Zeitpunkt. Der ganz allgemeine Fall ist, zu jeder Zeit t für jede...
Beim Verstärkungslernen wird häufig eine lineare Funktionsnäherung verwendet, wenn große Zustandsräume vorhanden sind. (Wenn Nachschlagetabellen nicht mehr durchführbar sind.) Die Form des Wertes mit linearer Funktionsnäherung ist gegeben durchQ -Q−Q- Q ( s , a ) = w1f1( s , a ) + w2f2( s , a ) + ⋯...