В статье DeepMind о Q-Learning для видеоигр Atari ( здесь ) они используют эпсилон-жадный метод для исследования во время обучения. Это означает, что когда действие выбирается в процессе обучения, оно выбирается либо как действие с наибольшим значением q, либо как случайное действие. Выбор между...
Мои профессора физики в аспирантуре, а также благородный лауреат Фейнман всегда представляли то, что они называли игрушечными моделями, чтобы проиллюстрировать основные понятия и методы в физике, такие как гармонический осциллятор, маятник, волчок и черный ящик. Какие модели игрушек используются...
Я работаю над проектом машинного обучения с данными, которые уже (сильно) смещены при выборе данных. Предположим, у вас есть набор жестко закодированных правил. Как вы строите модель машинного обучения, чтобы заменить ее, когда все данные, которые она может использовать, являются данными, которые...
Я видел аналогичный вывод из многих дискуссий, что с увеличением размера мини-пакета конвергенция SGD становится все труднее / хуже, например, в этой статье и в этом ответе . Также я слышал о людях, использующих такие уловки, как небольшая скорость обучения или размеры партий на ранней стадии, для...
Многие учебники онлайн рассказывают о градиентном спуске, и почти во всех из них используется фиксированный размер шага (скорость обучения ). Почему не используется поиск строк (например, поиск по линии с возвратом или точный поиск по...
В прошлом году на NIPS 2017 Али Рахими и Бен Рехт выиграли тест на награду за свою работу «Случайные функции для крупномасштабных машин с ядром», где они представили случайные функции, которые впоследствии были кодифицированы как алгоритм случайных кухонных раковин. В рамках публикации своего...
Я учусь в 10 классе и собираюсь смоделировать данные для проекта ярмарки машинного обучения. Окончательная модель будет использоваться на данных пациента и будет предсказывать корреляцию между определенным временем недели и влиянием, которое это оказывает на приверженность к лечению в данных одного...
Я сталкивался с некоторыми статистиками, которые никогда не используют модели, кроме линейной регрессии, для прогнозирования, потому что они считают, что «модели ML», такие как случайный лес или повышение градиента, трудно объяснить или «не интерпретируются». В линейной регрессии, учитывая, что...
Locked . Этот вопрос и его ответы заблокированы, потому что вопрос не по теме, но имеет историческое значение. В настоящее время он не принимает новые ответы или взаимодействия. Я купил эту книгу: Как измерить что-либо: найти значение нематериальных активов в бизнесе и Head First Анализ данных:...
Я изучаю различные методы классификации для проекта, над которым я работаю, и заинтересован в попытках использовать «Случайные леса». Я стараюсь обучаться сам по себе, и буду признателен за любую помощь, предоставленную сообществом CV. Я разделил свои данные на тренировочные / тестовые наборы....
При использовании тематического моделирования (скрытое распределение Дирихле) количество тем является входным параметром, который необходимо указать пользователю. Мне кажется, что мы также должны предоставить набор кандидатских тем, по которым процесс Dirichlet должен сэмплировать? Правильно ли мое...
Я хочу сравнить точность двух классификаторов по статистической значимости. Оба классификатора работают на одном наборе данных. Это наводит меня на мысль, что я должен использовать один образец t-критерия из того, что я читал . Например: Classifier 1: 51% accuracy Classifier 2: 64% accuracy Dataset...
Случайные леса (RF) - это конкурентный метод моделирования / добычи данных. Модель RF имеет один выход - переменную выход / прогноз. Наивный подход к моделированию нескольких выходов с RFs должен был бы построить RF для каждой выходной переменной. Таким образом, у нас есть N независимых моделей, и...
У меня есть этот побочный проект, где я сканирую местные новостные сайты в моей стране и хочу создать индекс преступности и индекс политической нестабильности. Я уже освещал информационно-поисковую часть проекта. Мой план состоит в том, чтобы сделать: Неконтролируемая тема извлечения. Обнаружение...
Я нырнул в область нейронных сетей и увлекся ими. Наконец-то я разработал прикладную среду для тестирования торговых систем на биржах, и теперь я собираюсь внедрить в нее свою первую нейронную сеть. Очень простой и примитивный, не предназначенный для реальной торговли, просто для начинающих. Я...
В книге Бишопа «Классификация образов и машинное обучение» описывается метод регуляризации в контексте нейронных сетей. Тем не менее, я не понимаю параграф, описывающий, что в процессе обучения количество степеней свободы увеличивается вместе со сложностью модели. Соответствующая цитата следующая:...
В небольшой проблеме классификации текста, которую я рассматривал, Наивный Байес демонстрирует производительность, аналогичную или превышающую SVM, и я был очень смущен. Мне было интересно, какие факторы определяют триумф одного алгоритма над другим. Существуют ли ситуации, когда нет смысла...
Я пытаюсь определить лучшую модель для прогнозирования цен на автомобили, используя цены и функции, доступные на сайтах, рекламируемых автомобилями. Для этого я использовал пару моделей из библиотеки scikit-learn и модели нейронной сети из pybrain и neurolab. Подход, который я использовал до сих...
Кажется, что KNN - это дискриминационный алгоритм обучения, но я не могу найти никаких онлайн-источников, подтверждающих это. Является ли KNN дискриминационным алгоритмом...
Я читал следующее обоснование (из заметок курса cs229) о том, почему мы делим необработанные данные на их стандартное отклонение: хотя я понимаю, что говорится в объяснении, мне не ясно, почему деление на стандартное отклонение приведет к такой цели. Это говорит о том, что все больше в одном и том...