Ich finde Ressourcen wie das Probability and Statistics Cookbook und die R Reference Card für Data Mining unglaublich nützlich. Sie dienen offensichtlich als Referenzen, helfen mir aber auch, meine Gedanken zu einem Thema zu ordnen und die Lage des Landes zu bestimmen. F: Gibt es solche Ressourcen...
Ich habe hier und hier zwei Fragen zu diesem Problem gefunden, aber es gibt noch keine offensichtliche Antwort oder Erklärung. Ich erzwinge dasselbe Problem, bei dem der Überprüfungsfehler geringer ist als der Trainingsfehler in meinem Convolution Neural Network. Was bedeutet
Sowohl PCA als auch Autoencoder können die Demension reduzieren. Was ist also der Unterschied zwischen ihnen? In welcher Situation sollte ich einen über einen anderen
Mir scheint, dass eine Hold-out-Validierung nutzlos ist. Das heißt, die Aufteilung des Originaldatensatzes in zwei Teile (Training und Testen) und die Verwendung der Testergebnisse als Verallgemeinerungsmaßnahme ist etwas nutzlos. Die K-fache Kreuzvalidierung scheint bessere Annäherungen an die...
Ich bin neu im Bereich Deep Learning und für mich war der erste Schritt, interessante Artikel von deeplearning.net zu lesen. In Artikeln über tiefes Lernen sprechen Hinton und andere hauptsächlich davon, es auf Bildprobleme anzuwenden. Kann jemand versuchen, mir zu antworten? Kann dies auf das...
Beim statistischen Lernen wird implizit oder explizit immer davon ausgegangen, dass die Trainingsmenge aus Eingabe- / Antworttupeln besteht , die unabhängig voneinander aus derselben gemeinsamen Verteilung gezogen werden mitD ={ X , y }D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \}NNN( Xich,...
Ich denke darüber nach, Python-Bibliotheken für meine maschinellen Lernexperimente zu verwenden. Bisher hatte ich mich auf WEKA verlassen, war aber insgesamt ziemlich unzufrieden. Dies ist in erster Linie darauf zurückzuführen, dass ich festgestellt habe, dass WEKA nicht so gut unterstützt wird...
Wir hatten bereits mehrere Fragen zu unausgeglichenen Daten bei der Verwendung von logistischer Regression , SVM , Entscheidungsbäumen , Absacken und einer Reihe anderer ähnlicher Fragen, was es zu einem sehr beliebten Thema macht! Leider scheint jede der Fragen algorithmenspezifisch zu sein, und...
Ich baue Regressionsmodelle. Als Vorverarbeitungsschritt skaliere ich meine Merkmalswerte auf Mittelwert 0 und Standardabweichung 1. Müssen die Zielwerte auch normalisiert
Eine gängige Vorgehensweise beim maschinellen Lernen ist die Merkmalsnormalisierung oder Datenstandardisierung der Prädiktorvariablen. Das ist es, die Daten zu zentrieren, wobei der Mittelwert abgezogen wird, und die Division durch die Varianz (oder auch die Standardabweichung) zu normalisieren....
Viele Autoren von Artikeln, die ich gelesen habe, bejahen, dass SVMs eine überlegene Technik sind, um ihrem Regressions- / Klassifizierungsproblem zu begegnen. Oft besagt der Vergleich das SVMs anstelle von NNs Haben Sie eine starke Grundtheorie Erreichen Sie das globale Optimum durch quadratische...
Ich habe einen Datensatz in Form von (Features, Binärausgang 0 oder 1), aber 1 kommt ziemlich selten vor. Wenn ich also immer 0 vorhersage, erhalte ich eine Genauigkeit zwischen 70% und 90% (abhängig von den jeweiligen Daten, die ich betrachte) ). Die ML-Methoden geben mir ungefähr die gleiche...
Einige Materialien, die ich beim maschinellen Lernen gesehen habe, sagten, es sei eine schlechte Idee, ein Klassifizierungsproblem durch Regression anzugehen. Aber ich denke, es ist immer möglich, eine kontinuierliche Regression durchzuführen, um die Daten anzupassen und die kontinuierliche...
Kurzdefinition von Boosten : Können schwache Lernende einen einzigen starken Lernenden hervorbringen? Ein schwacher Lernender wird definiert als ein Klassifikator, der nur geringfügig mit der wahren Klassifikation korreliert (er kann Beispiele besser kennzeichnen als zufälliges Erraten)....
Ich habe Algorithmen zum Clustering von Daten (unbeaufsichtigtes Lernen) untersucht: EM und k-means. Ich lese ständig Folgendes: k-means ist eine Variante von EM mit der Annahme, dass Cluster sphärisch sind. Kann jemand den obigen Satz erklären? Ich verstehe nicht, was sphärisch bedeutet und wie...
Basierend auf diesem Beitrag möchte ich Elemente des statistischen Lernens verdauen. Zum Glück ist es kostenlos erhältlich und ich habe angefangen, es zu lesen. Ich habe nicht genug Wissen, um es zu verstehen. Können Sie ein Buch empfehlen, das eine bessere Einführung in die Themen des Buches...
Da RF mit Nichtlinearität umgehen kann, aber keine Koeffizienten bereitstellt, ist es ratsam, Zufallsgesamtstrukturen zu verwenden, um die wichtigsten Merkmale zu erfassen und diese Merkmale dann in ein Modell mit mehreren linearen Regressionen zu integrieren, um ihre Koeffizienten zu erhalten....
Ich verstehe, dass der stochastische Gradientenabstieg verwendet werden kann, um ein neuronales Netzwerk mithilfe von Backpropagation zu optimieren, indem jede Iteration mit einer anderen Stichprobe des Trainingsdatensatzes aktualisiert wird. Wie groß soll die Losgröße
Ich habe eine Frage zur Klassifizierung im Allgemeinen. Sei f ein Klassifikator, der eine Menge von Wahrscheinlichkeiten mit bestimmten Daten D ausgibt. Normalerweise würde man sagen: Wenn P (c | D)> 0,5, ordnen wir eine Klasse 1 zu, andernfalls 0 (sei dies eine Binärzahl) Einstufung). Meine...
Es gibt wiederkehrende neuronale Netze und rekursive neuronale Netze. Beide werden normalerweise mit dem gleichen Akronym bezeichnet: RNN. Laut Wikipedia sind Recurrent NN in der Tat Recursive NN, aber ich verstehe die Erklärung nicht wirklich. Außerdem scheine ich nicht zu finden, was (mit...