В другом месте я читал, что выбор функции активации скрытого слоя в NN должен основываться на потребности , то есть, если вам нужны значения в диапазоне от -1 до 1, используйте tanh и используйте сигмоид для диапазона от 0 до 1. Мой вопрос: как узнать, что нужно ? Основано ли оно на диапазоне...
Как доказать, что для радиальной базисной функции не существует конечномерного пространства признаковHтакого, что для некоторогоимеем?k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to...
Я пытался решить эту проблему больше года без особого прогресса. Это часть исследовательского проекта, которым я занимаюсь, но я проиллюстрирую его на примере истории, которую я составил, потому что реальная область проблемы немного сбивает с толку (отслеживание глаз). Вы - самолет, следящий за...
Я знаю, как выполнить линейную регрессию на множестве точек. То есть я знаю, как подогнать полином по своему выбору для данного набора данных (в смысле LSE). Однако чего я не знаю, так это как заставить мое решение пройти через некоторые конкретные пункты моего выбора. Я видел, как это было сделано...
У меня проблемы с пониманием проклятия размерности. В частности, я сталкивался с этим, когда делал scikit-learnурок по Python. Может кто-нибудь объяснить, пожалуйста, ниже в более простой форме? Извините, я пытался понять дольше всего и не могу понять, как они пришли к расчету количества обучающих...
Я обучаю классификационную модель случайному лесу, чтобы различать 6 категорий. Мои транзакционные данные имеют около 60 тыс. Наблюдений и 35 переменных. Вот пример того, как это выглядит примерно. _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay |...
MLE = оценка максимального правдоподобия MAP = максимум апостериорный MLE интуитивно понятен / наивен в том смысле, что он начинается только с вероятности наблюдения с учетом параметра (то есть функции правдоподобия) и пытается найти параметр, наилучшим образом соответствующий наблюдению . Но это...
Чтобы оценить производительность нового алгоритма классификатора, я пытаюсь сравнить точность и сложность (большое в обучении и классификации). Из машинного обучения: обзор Я получаю полный список контролируемых классификаторов, а также таблицу точности между алгоритмами и 44 задачи тестирования из...
Я использовал один класс SVM , реализованный в scikit-learn, для своей исследовательской работы. Но у меня нет хорошего понимания этого. Может ли кто-нибудь дать простое, хорошее объяснение одного класса SVM...
На странице Scikit Learn по выбору модели упоминается использование вложенной перекрестной проверки: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Два цикла перекрестной проверки...
Я сталкивался с термином «Машины факторизации» в рекомендательных системах. Я знаю, что такое матричная факторизация для рекомендательных систем, но никогда не слышала о факторизационных машинах. Так в чем же...
Я видел термин "инвариантная перестановка" версия задачи распознавания цифр MNIST. Что это
SVM обрабатывает несбалансированный набор данных? Это какие-либо параметры (например, C или стоимость неправильной классификации), обрабатывающие несбалансированный набор...
F1-оценка является гармоническим средним значением точности и отзыва. Ось у отзыва - это истинно положительный показатель (который также вызывается). Итак, иногда классификаторы могут иметь низкий уровень отзыва, но очень высокий AUC, что это значит? Каковы различия между AUC и...
Цитата из Википедии: В статистике непротиворечивая оценка или асимптотически непротиворечивая оценка является оценщиком - правилом для вычисления оценок параметра обладающим тем свойством, что, поскольку число используемых точек данных увеличивается бесконечно, результирующая последовательность...
Я внедрил Q-Learning, как описано в http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Для того, чтобы ок. Q (S, A) Я использую структуру нейронной сети, как показано ниже, Активация сигмовидной кишки Входы, количество входов + 1 для нейронов действия (все входы масштабируются...
Кажется, что для K-средних и других связанных алгоритмов кластеризация основана на расчете расстояния между точками. Есть ли тот, который работает без
Я знаю, что логистическая регрессия находит гиперплоскость, которая разделяет тренировочные образцы. Я также знаю, что опорные векторные машины находят гиперплоскость с максимальным запасом. Мой вопрос: есть ли разница между логистической регрессией (LR) и машинами опорных векторов (SVM) в том, что...
Я немного растерялся: чем могут отличаться результаты обученной модели с помощью каретки от модели в оригинальной упаковке? Я прочитал , нужна ли предварительная обработка перед прогнозированием с использованием FinalModel из RandomForest с пакетом Caret? но я не использую никакой предварительной...
Потери шарнира можно определить с помощью а потерю журнала можно определить как log ( 1 + exp ( - y i w T x i ) )max ( 0 , 1 - уявесTИкся)Максимум(0,1-YявесTИкся)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)журнал ( 1 + опыт( - уявесTИкся) )журнал(1+ехр(-YявесTИкся))\text{log}(1 +...