Когда кто-то говорит, что данные выбираются из логарифмически равномерного распределения между 128 и 4000, что это значит? Как это отличается от выборки из равномерного распределения? Смотрите эту статью: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf...
Я новичок в машинном обучении, поэтому я пытаюсь найти некоторую литературу, но я даже не знаю, для чего Google. Мои данные имеют следующую форму: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User C performs Action X User A performs Action Y User B performs Action...
Когда я открываю машинное обучение, я вижу разные интересные методы, такие как: автоматически настраивать алгоритмы с помощью таких методов, как grid search, получить более точные результаты за счет комбинации различных алгоритмов одного и того же «типа», это boosting, получить более точные...
Почему анализ временных рядов не считается алгоритмом машинного обучения (в отличие от линейной регрессии). И регрессия, и анализ временных рядов являются методами прогнозирования. Так почему один из них считается алгоритмом обучения, а не...
Предположим, у меня есть панель объясняющих переменных , для i = 1 . , , N , t = 1 . , , Т , а также вектор двоичных результатов зависимых переменных У я Т . Таким образом, Y наблюдается только в последний момент времени T, а не в любое более раннее время. Полностью общий случай состоит в том,...
У меня проблема с 6 классами. Поэтому я строю мультиклассовый классификатор следующим образом: для каждого класса у меня есть один классификатор логистической регрессии, использующий один против всех, что означает, что у меня есть 6 различных классификаторов. Я могу сообщить матрицу путаницы для...
В обучении с подкреплением линейное приближение функции часто используется, когда присутствуют большие пространства состояний. (Когда поиск таблиц становится невозможным.) Форма значения с приближением линейной функции определяется какQ−Q−Q-...
В настоящее время я учу себя, как делать классификацию, и, в частности, я смотрю на три метода: опорные векторные машины, нейронные сети и логистическая регрессия. Я пытаюсь понять, почему логистическая регрессия будет лучше, чем две другие. Исходя из моего понимания логистической регрессии, идея...
Посторонний в поле ML / DL; начал курс Udacity Deep Learning, основанный на Tensorflow; выполняя задание 3, задача 4; пытаясь настроить скорость обучения с помощью следующего конфига: Размер партии 128 Количество шагов: достаточно, чтобы заполнить 2 эпохи Размеры скрытых слоев: 1024, 305, 75...
Я хотел бы задать вопрос, связанный с этим . Я нашел пример написания пользовательской функции потерь для xgboost здесь : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- getinfo(dtrain,...
Я создал эту кривую обучения, и я хочу знать, страдает ли моя модель SVM смещением или дисперсией? Как я могу сделать вывод из этого графика?
В машинном обучении (для проблем регрессии) я часто вижу среднеквадратическую ошибку (MSE) или среднюю абсолютную ошибку (MAE), используемую в качестве функции ошибки для минимизации (плюс термин регуляризации). Мне интересно, есть ли ситуации, когда использование коэффициента корреляции было бы...
Недавно я рассмотрел алгоритм XGBoost и заметил, что этот алгоритм может обрабатывать недостающие данные (не требуя вменения) на этапе обучения. Мне было интересно, может ли XGboost обрабатывать недостающие данные (не требуя вменения), когда он используется для прогнозирования новых наблюдений или...
В книге Бишопа « Распознавание образов и машинное обучение» я прочитал следующее сразу после того, как была представлена плотность вероятности :p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x При нелинейном изменении переменной плотность вероятности преобразуется не...
Я читал статью « Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений», и мне было трудно со 100% -ной уверенностью понять, что остаточный блок влечет за собой в вычислительном отношении. Читая их бумагу, у них есть рисунок 2: который иллюстрирует то, что должен быть Остаточный Блок. Является...
Термины «повышающая дискретизация» и «транспонированная свертка» используются, когда вы делаете «деконволюцию» (<- не очень хороший термин, но позвольте мне использовать его здесь). Первоначально я думал, что они означают одно и то же, но мне кажется, что они разные после того, как я прочитал...
Я хочу знать разницу между линейной регрессией в обычном анализе машинного обучения и линейной регрессией в условиях «глубокого обучения». Какие алгоритмы используются для линейной регрессии в условиях глубокого...
Я настроил сетку для поиска группы параметров. Я пытаюсь найти лучшие параметры для нейронной сети Keras, которая выполняет бинарную классификацию. Выходное значение равно 1 или 0. Имеется около 200 функций. Когда я сделал поиск по сетке, я получил несколько моделей и их параметры. Лучшая модель...
Я слышу эти слова все больше и больше, когда изучаю машинное обучение. Фактически, некоторые люди выиграли медаль Филдса, работающую над закономерностями уравнений. Итак, я думаю, что это термин, который переносится от статистической физики / математики к машинному обучению. Естественно, некоторые...
Пока я изучаю оценку максимального правдоподобия, чтобы сделать вывод в оценке максимального правдоподобия, нам нужно знать дисперсию. Чтобы выяснить разницу, мне нужно знать нижнюю границу Рао Крамера, которая выглядит как гессианская матрица со вторым производным по кривизне. Я вроде как...