Wir haben einen Musik-Player mit unterschiedlichen Wiedergabelisten, der automatisch Titel aus der aktuellen Wiedergabeliste vorschlägt, in der ich mich befinde. Ich möchte, dass das Programm lernt, dass wenn ich den Titel überspringe, die Wahrscheinlichkeit verringert wird, dass er erneut in...
Alex Graves hat ein Modell erstellt, um Handschriftsequenzen zu generieren, die ein LSTM (Art Recurrent Neural Network) verwenden, um die Parameter für ein Mischungsmodell vorherzusagen. Das Mischungsmodell wird dann verwendet, um die nächste x-, y-Koordinate vorherzusagen und ob der Stift nach...
Ich habe einen SVM- und logistischen Regressionsklassifikator für die binäre Klassifizierung in meinem Datensatz trainiert. Beide Klassifikatoren liefern einen Gewichtsvektor, der der Größe der Anzahl von Merkmalen entspricht. Ich kann diesen Gewichtsvektor verwenden, um die 10 wichtigsten Merkmale...
Ich bin relativ neu auf dem Gebiet der Datenwissenschaft, entschuldigen Sie meine Anfängerfrage. Welche Methoden stehen zur Konvertierung emailund ipin Vektoren für Online-Lernalgorithmen zur Verfügung? Das Klassifizierungsziel ist die Bewertung von Betrug / Nicht-Betrugstransaktionen. Zur weiteren...
Ich lese die Beschreibung von RF hier . Im Abschnitt "Wie zufällige Wälder funktionieren" steht: Wenn der Trainingssatz für den aktuellen Baum durch Stichproben mit Ersatz gezogen wird, wird etwa ein Drittel der Fälle aus der Stichprobe herausgelassen. Diese oob-Daten (out-of-bag) werden...
Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des...
Ich arbeite mit einer halbüberwachten Lernaufgabe, bei der ich nur positive und unbeschriftete Daten habe (PU-Lernen). Ich habe einige Algorithmen getestet und möchte deren Leistung bewerten. Für betreutes Lernen verwende ich normalerweise: Fehlklassifizierungsfehler Richtigkeit ROC-Kurven Leistung...
Dies ist aus einem Artikel 'Algorithmen für inverses Verstärkungslernen' von Ng, Russell (2001) Wir gehen davon aus, dass wir in der Lage sind, Trajektorien im MDP (ab dem Anfangszustand ) unter der optimalen Richtlinie oder unter einer Richtlinie unserer Wahl zu simulieren . Für jede Richtlinie ,...
Ich mache meine ersten Schritte in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Ich experimentiere mit einem Projekt, bei dem ich keine Ahnung habe, mit welchen Ansätzen ich beginnen könnte, daher würde ich mich über Hinweise freuen: Ich habe einen Datensatz (zur Erklärung) der...
Ich verwende Rs Implementierung von XGboost und Random Forest, um Prognosen für den Umsatz für einen Tag im Voraus zu erstellen. Ich habe ungefähr 200 Zeilen und 50 Prädiktoren. (Wenn ich mit der Zeit weiter gehe, habe ich mehr Daten, also mehr Zeilen). Das XGBoost-Modell mit den folgenden...
Ich verstehe, dass ein neuronales Netzwerk mit radialer Basisfunktion (RBF) normalerweise eine verborgene Schicht hat und sich von einem mehrschichtigen Perzeptron (MLP) unter anderem durch seine Aktivierungs- und Kombinationsfunktionen unterscheidet, aber wie entscheide ich, wann ein Datensatz /...
Angenommen, ich habe ein geschultes Deep-Learning-Netzwerk, das 10 Klassen von Objekten (Straße, Himmel, Baum usw.) in Bildern erkennen kann. Es nimmt RGB-Bilder auf und gibt eine Wahrscheinlichkeitskarte der Größe aus (img_col, img_row, n_class), und die endgültige Segmentierung ist eine...
Ist es in RL üblich, am Ende der Aufgabe nur eine Belohnung zu erhalten? Oder ist es auch möglich, Unteraufgaben / Zwischenziele einzuführen, damit das Feedback nicht so verzögert wird und mehr Belohnungen (Funktionen) erforderlich
Ich versuche, ein großes Modell (tiefes Netz mit Kaffee) mit stochastischem Gradientenabstieg (SGD) zu trainieren. Das Problem ist, dass ich durch meine GPU-Speicherkapazität eingeschränkt bin und daher keine großen Mini-Batches für jede stochastische Gradientenschätzung verarbeiten kann. Wie kann...
Angesichts des modernen Zustands der Technologien und Werkzeuge für maschinelles Lernen (z. B. TensorFlow, Theano usw.) scheint die Einstiegsschwelle in letzter Zeit gesunken zu sein, und es reicht aus, beispielsweise auf Python programmieren zu können, um interessante Dinge zu erstellen. Eine...
Ich implementiere eine Vanille-Variationsmischung aus multivariaten Gaußschen gemäß Kapitel 10 von Mustererkennung und maschinelles Lernen (Bishop, 2007). Der Bayes'sche Ansatz erfordert die Angabe von (Hyper-) Parametern für den Gauß'schen inversen Wishart vor: α0α0\alpha_0...
Ich versuche mehr über die Kernel-Maschinentheorie zu lernen und habe festgestellt, dass ich viel Hintergrundmathematik lernen muss. Deshalb suche ich nach guten Ressourcen dafür. Insbesondere: Ich habe das Buch Learning with Kernels von Schölkopf und Smola und sie beginnen,
Ich möchte wissen, in welchen spezifischen Bereichen Fourier-Methoden beim maschinellen Lernen eingesetzt werden. Neben der Merkmalsextraktion und der Spektralanalyse möchte ich wissen, ob es Lernalgorithmen gibt, die auf Fourier-Methoden basieren. Ich möchte auch wissen, ob es eine Motivation...
Ich möchte Ausreißererkennungsalgorithmen vergleichen. Ich bin nicht sicher, ob der Bereich unter dem ROC oder unter der Präzisionsrückrufkurve das zu verwendende Maß ist. Ein schneller Test in Matlab bringt mir seltsame Ergebnisse. Ich versuche, die ROC- und PR-Werte für eine perfekte...
Ich habe eine Liste von Produkten, einschließlich Variablen wie dem Produktnamen (wie auf der Quittung angegeben) und dem Händler, bei dem das Produkt gekauft wurde. Ich habe viele von ihnen manuell in eine feste Gruppe von Kategorien eingeteilt (z. B. alkoholische Getränke, Gemüse, Fleisch usw.)....