Google Prediction API - это облачный сервис, в котором пользователь может отправить некоторые обучающие данные для обучения таинственному классификатору, а затем попросить его классифицировать входящие данные, например, для реализации спам-фильтров или прогнозирования пользовательских предпочтений....
В 5.5 « Глубокое обучение» (Йен Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарон Курвилль) говорится, что Любая потеря, состоящая из отрицательного логарифмического правдоподобия, является кросс-энтропией между эмпирическим распределением, определенным обучающим набором, и распределением вероятности, определенным...
Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...
Я запутался. Есть ли разница между глубокими сетями убеждений и глубокими машинами Больцмана? Если так, то в чем
Смотрите также похожий вопрос на stats.SE . В таких алгоритмах повышения , как AdaBoost и LPBoost, известно, что «слабые» ученики, которых нужно объединить, должны работать лучше, чем шанс быть полезными, из Википедии: Используемые им классификаторы могут быть слабыми (т. Е. Отображать значительную...
Я узнал, что при работе с данными на основе модельного подхода первым шагом является моделирование процедуры обработки данных в качестве статистической модели. Затем следующим шагом является разработка эффективного / быстрого алгоритма вывода / обучения на основе этой статистической модели. Итак, я...
Может кто-нибудь подскажите пожалуйста разницу между ядрами в SVM: линейный многочлен Гауссовский (RBF) сигмоид Потому что, как мы знаем, ядро используется для отображения нашего входного пространства в пространство пространственных объектов высокой размерности. И в этом пространстве признаков мы...
В контексте машинного обучения, в чем разница между неконтролируемое обучение контролируемое обучение и полу-контролируемое обучение? И каковы некоторые из основных алгоритмических...
Может кто-нибудь сказать мне, как судить, модель контролируемого машинного обучения переоснащение или нет? Если у меня нет внешнего набора данных проверки, я хочу знать, могу ли я использовать ROC с 10-кратной перекрестной проверкой, чтобы объяснить переобучение. Если у меня есть внешний набор...
Допустим, мы хотим сделать регрессию для простого f = x * yиспользования стандартной глубокой нейронной сети. Я помню, что есть исследования, которые говорят о том, что NN с одним скрытым слоем может апоксировать любую функцию, но я пытался и без нормализации NN не смог приблизиться даже к этому...
Я закончил курс по машинному обучению Эндрю Нг около года назад, и сейчас я пишу свои исследования по математике в старших классах по методам логистической регрессии и методам оптимизации производительности. Одним из таких методов является, конечно, регуляризация. Целью регуляризации является...
Предположим, я хочу сделать бинарную классификацию (что-то принадлежит классу A или классу B). Есть несколько возможностей сделать это в выходном слое нейронной сети: Используйте 1 выходной узел. Выход 0 (<0.5) считается классом A, а 1 (> = 0.5) считается классом B (в случае сигмовидной...
Мы знаем, что некоторые объективные функции легче оптимизировать, а некоторые - сложные. И есть много функций потерь, которые мы хотим использовать, но трудно использовать, например, потеря 0-1. Таким образом, мы находим некоторые функции потери прокси для выполнения этой работы. Например, мы...
В классификации текста у меня есть тренировочный набор с около 800 сэмплами и тестовый набор с около 150 сэмплами. Тестовый набор никогда не использовался, и его ждут до конца. Я использую весь учебный набор из 800 образцов с 10-кратной перекрестной проверкой при настройке и настройке...
Я работаю над теоретическим машинным обучением - по переводному обучению, если быть точным - для моего доктора философии. Из любопытства, почему я должен пройти курс по выпуклой оптимизации? Какие выводы из выпуклой оптимизации я могу использовать в своих исследованиях теоретического машинного...
Хорошо известно, особенно в обработке естественного языка, что машинное обучение должно проходить в два этапа, этап обучения и этап оценки, и они должны использовать разные данные. Почему это? Интуитивно понятно, что этот процесс помогает избежать перегрузки данных, но я не вижу...
Самым известным бандитским алгоритмом является верхний предел доверия (UCB), который популяризировал этот класс алгоритмов. С тех пор я предполагаю, что теперь есть лучшие алгоритмы. Каков текущий лучший алгоритм (с точки зрения либо эмпирической производительности, либо теоретических границ)?...
Допустим, у нас есть классификатор SVM, как мы генерируем кривую ROC? (Как теоретически) (потому что мы генерируем TPR и FPR с каждым порогом). И как определить оптимальный порог для этого классификатора...
Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...
K-кратная перекрестная проверка может использоваться для оценки возможности обобщения данного классификатора. Могу ли я (или я должен) также вычислить объединенную дисперсию из всех проверочных прогонов, чтобы получить лучшую оценку ее дисперсии? Если нет, то почему? Я нашел документы, в которых...