Как всем известно, разработка функций чрезвычайно важна для машинного обучения, однако я нашел немного материалов, связанных с этой областью. Я участвовал в нескольких соревнованиях в Kaggle и считаю, что в некоторых случаях хорошие характеристики могут быть даже важнее, чем хороший классификатор....
Какое определение для "пространственного объекта"? Например, читая о SVM, я читал о «сопоставлении с пространством объектов». Когда я читал о CART, я читал о «разбиении на функциональное пространство». Я понимаю, что происходит, особенно для CART, но я думаю, что есть какое-то определение, которое...
Есть ли способ определить, какие особенности / переменные набора данных являются наиболее важными / доминирующими в кластерном решении
Я знаю, что случайный градиентный спуск имеет случайное поведение, но я не знаю почему. Есть ли объяснение
Я часто слышу, как люди говорят о нейронных сетях, как о чёрном ящике, который вы не понимаете, что он делает или что они значат. Я на самом деле не могу понять, что они имеют в виду под этим! Если вы понимаете, как работает обратное распространение, то как это черный ящик? Они имеют в виду, что мы...
Я проверяю реализацию логистической регрессии отсюда . После прочтения этой статьи кажется важной частью является поиск наилучших коэффициентов для определения сигмовидной функции. Поэтому мне просто интересно, почему этот метод называется «Логистическая регрессия». Это связано с логарифмической...
Работая над проблемой регрессии, я начал думать о представлении функции «день недели». Интересно, какой подход будет работать лучше: одна особенность; значение 1/7 для понедельника; 2/7 для вторника ... 7 функций: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) для понедельника; (0, 1, 0, 0, 0, 0, 0) для вторника ... Это...
RNN может использоваться для прогнозирования или преобразования последовательности в последовательность. Но как RNN можно использовать для классификации? Я имею в виду, мы даем всей последовательности одну...
Чтобы использовать SVM или нейронную сеть, необходимо преобразовать (закодировать) категориальные переменные в числовые переменные. Обычный метод в этом случае - использовать 0-1 двоичные значения с k-ным категориальным значением, преобразованным в (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 находится в k-й...
Если я правильно понял, в алгоритме машинного обучения модель должна учиться на своем опыте, то есть когда модель дает неправильный прогноз для новых случаев, она должна адаптироваться к новым наблюдениям, и со временем модель становится все лучше , Я не вижу, что логистическая регрессия имеет эту...
Параметр скорости обучения ( ) в Gradient Boosting сокращает вклад каждой новой базовой модели - обычно мелкого дерева - который добавляется в серию. Было показано, что резко повышается точность набора тестов, что понятно, так как при меньших шагах минимум функции потерь может быть достигнут более...
Я новичок в машинном обучении и ищу некоторые наборы данных, с помощью которых я могу сравнить и сравнить различия между различными алгоритмами машинного обучения (Деревья решений, Повышение, SVM и Нейронные сети) Где я могу найти такие наборы данных? Что я должен искать при рассмотрении набора...
Пень решений - это дерево решений с одним разделением. Его также можно записать как кусочную функцию. Например, предположим, что xxx является вектором, а x1x1x_1 является первым компонентом xxx , в настройке регрессии может быть принят некоторый пень решения...
У меня есть набор данных из 140000 примеров и 30 функций, для которых я готовлю несколько классификаторов для двоичной классификации (SVM, логистическая регрессия, случайный лес и т. Д.) Во многих случаях настройка гиперпараметра для всего набора данных с использованием поиска по сетке или...
Я изо всех сил пытался понять концепцию отрицательной выборки в контексте word2vec. Я не могу переварить идею [отрицательной] выборки. Например, в работах Миколова отрицательное ожидание выборки формулируется как журналσ( ⟨ Ш , с ⟩ ) + K ⋅ EсN∼ PD[ журналσ( - ⟨ ш , грN⟩ ) ]...
Я пытаюсь понять, что является целью функции потери, и я не совсем понимаю ее. Итак, насколько я понимаю, функция потерь предназначена для введения некоторой метрики, с помощью которой мы можем измерить «стоимость» неправильного решения. Допустим, у меня есть набор данных из 30 объектов, я разделил...
Я проходил документооборот по керасам и нашел два типа конвульсий Conv1D и Conv2D. Я выполнил поиск в Интернете, и это то, что я понимаю о Conv1D и Conv2D; Conv1D используется для последовательностей, а Conv2D - для изображений. Я всегда думал, что нервные сети свертки использовались только для...
Вопрос может показаться немного странным, потому что я новичок в области статистического вывода и нейронных сетей. Когда в задачах классификации с использованием нейронных сетей мы говорим, что мы хотим изучить функцию которая отображает пространство входов на пространство выходов y : x...
Я изучал полуобучаемые методы обучения и наткнулся на концепцию «псевдо-маркировки». Насколько я понимаю, с псевдометкой у вас есть набор помеченных данных, а также набор немеченых данных. Сначала вы тренируете модель только по помеченным данным. Затем вы используете эти исходные данные для...
В настоящее время я использую тренировку Витерби для проблемы сегментации изображения. Я хотел знать, в чем преимущества / недостатки использования алгоритма Баума-Уэлча вместо тренировки Витерби....