Вопросы с тегом «algorithms»

Логика часто утверждает, что при недостаточном подборе модели ее способность к обобщению увеличивается. Тем не менее, в какой-то момент недооценка модели приводит к ухудшению моделей независимо от сложности данных. Как узнать, когда ваша модель достигла правильного баланса и не соответствует...

Я пытаюсь понять ключевые различия между GBM и XGBOOST. Я пытался найти его в Google, но не смог найти хороших ответов, объясняющих различия между двумя алгоритмами и почему xgboost почти всегда работает лучше, чем GBM. Что делает XGBOOST таким...

Недавно в классе машинного обучения профессора Ориола Пухоля в UPC / Барселона он описал наиболее распространенные алгоритмы, принципы и концепции, которые можно использовать для решения широкого круга задач, связанных с машинным обучением. Здесь я делюсь ими с вами и спрашиваю вас: Существует ли...

Я пытаюсь обучить модели повышения градиента более чем на 50 тыс. Примеров с 100 числовыми функциями. XGBClassifierобрабатывает 500 деревьев в течение 43 секунд на моей машине, в то время как GradientBoostingClassifierобрабатывает только 10 деревьев (!) за 1 минуту и ​​2 секунды :( Я не стал...

Недавно моего друга спросили, являются ли алгоритмы дерева решений линейными или нелинейными алгоритмами в интервью. Я пытался найти ответы на этот вопрос, но не смог найти удовлетворительного объяснения. Может кто-нибудь ответить и объяснить решение этого вопроса? Кроме того, каковы некоторые...

Предположим , что мы имеем множество элементов Е и сходство ( не расстояние ) функция сим (е, Ej) между двумя элементами Ei, Ej ∈ E . Как мы можем (эффективно) кластеризовать элементы E , используя sim ? к -средних, например, требует заданных к , Навес Кластеризация требует два пороговых значений....

Работая над исследовательским анализом данных и разработкой алгоритмов, я обнаружил, что большую часть своего времени я провожу в цикле визуализации, написания некоторого кода, запуска на небольшом наборе данных, повторения. Имеющиеся у меня данные, как правило, относятся к типу компьютерного...

У меня проблема с кластеризацией огромного количества предложений по группам по смыслу. Это похоже на проблему, когда у вас много предложений и вы хотите сгруппировать их по значению. Какие алгоритмы предлагаются для этого? Я не знаю количество кластеров заранее (и по мере поступления новых данных...

K-средних - это хорошо известный алгоритм кластеризации, но есть также онлайн-вариант такого алгоритма (онлайн-K-средства). Каковы плюсы и минусы этих подходов и когда следует отдавать предпочтение каждому из...

Я хотел бы знать, насколько точно рекомендации пользователей и продуктов отличаются друг от друга. Это определяет, что На основе пользователя : Рекомендовать элементы путем поиска похожих пользователей. Это часто сложнее масштабировать из-за динамического характера пользователей. На основе...

Насколько я понимаю, генетические алгоритмы являются мощными инструментами для многоцелевой оптимизации. Кроме того, обучение нейронных сетей (особенно глубоких) является сложным и имеет много проблем (невыпуклые функции стоимости - локальные минимумы, исчезающие и взрывные градиенты и т. Д.)....

Предположим, у меня есть классификаторы C_1 ... C_n, которые не пересекаются в том смысле, что никакие два не вернут истину на одном входе (например, узлы в дереве решений). Я хочу создать новый классификатор, который объединяет некоторые их подмножества (например, я хочу решить, какие листья...

Я прочитал это: Чтобы обучить нашу нейронную сеть, мы инициализируем каждый параметр W (l) ijWij (l) и каждый b (l) ibi (l) к небольшому случайному значению около нуля (скажем, согласно нормальному (0, 02) нормальному (0) , ϵ2) распределение для некоторого малого ϵϵ, скажем 0,01) из учебников...

Я понимаю, что методы сжатия можно разделить на два основных набора: Глобальный местный Первый набор работает независимо от обрабатываемых данных, т. Е. Они не зависят от какой-либо характеристики данных и, следовательно, не требуют какой-либо предварительной обработки какой-либо части набора...

Я пытаюсь решить систему уравнений, которая имеет 40 независимых переменных (x1, ..., x40) и одну зависимую переменную (у). Общее количество уравнений (количество строк) составляет ~ 300, и я хочу решить для набора из 40 коэффициентов, который минимизирует общую сумму квадратов ошибки между y и...

Базовая функция R glm()использует баллы Фишера для MLE, в то время как, по- glmnetвидимому, используется метод спуска координат для решения того же уравнения. Спуск по координатам более эффективен по времени, чем оценка Фишера, так как оценка Фишера вычисляет производную матрицу второго порядка в...

Какие функции вы будете пытаться извлечь из списка слов для будущего предсказания, это уже существующее слово или просто беспорядок символов? Там есть описание задачи, которую я там нашел . Вы должны написать программу, которая может ответить, является ли данное слово английским. Это было бы легко...

Обычное определение регрессии (насколько мне известно) - это прогнозирование непрерывной выходной переменной из заданного набора входных переменных . Логистическая регрессия - это двоичный алгоритм классификации, поэтому он дает категориальный результат. Это действительно алгоритм регрессии? Если...

Я занимаюсь разработкой шахматной программы, в которой используется алгоритм обрезки альфа-бета и функция оценки, которая оценивает позиции с использованием следующих функций, а именно: материал, безопасность короля, мобильность, структура пешки и захваченные фигуры и т. Д. ..... Моя функция оценки...

Я пытаюсь настроить инфраструктуру больших данных, используя Hadoop, Hive, Elastic Search (среди прочих), и я хотел бы запустить некоторые алгоритмы для определенных наборов данных. Мне бы хотелось, чтобы сами алгоритмы были масштабируемыми, поэтому это исключает использование таких инструментов,...