Если у меня есть некоторая фиксированная неповторяющаяся (DAG) топология (фиксированный набор узлов и ребер, но алгоритм обучения может варьировать вес по ребрам) сигмоидных нейронов с входными нейронами, которые могут принимать строки только в { - 1 , 1 } n в качестве входных данных и приводит к...
Каковы применения или преимущества методов регрессии с уменьшением размерности (DRR) или контролируемого уменьшения размерности (SDR) по сравнению с традиционными методами регрессии (без уменьшения размерности)? Этот класс методов находит низкоразмерное представление набора функций для задачи...
Я хотел бы сравнить 2 разных классификатора для задачи классификации текстов с несколькими классами, которые используют большие обучающие наборы данных. Я сомневаюсь, должен ли я использовать кривые ROC или кривые обучения, чтобы сравнить 2 классификатора. С одной стороны, кривые обучения полезны...
Может кто-нибудь объяснить мне концепцию расстояния Махаланобиса? Например, каково расстояние Махаланобиса между двумя точками x и y, и особенно, как оно интерпретируется для распознавания...
Примером хорошей меры отделимости классов у учащихся с линейным дискриминантом является коэффициент линейного дискриминанта Фишера. Существуют ли другие полезные метрики, чтобы определить, обеспечивают ли наборы функций хорошее разделение классов между целевыми переменными? В частности, я...
Я, вероятно, имею дело с проблемой, которая, вероятно, была решена сто раз прежде, но я не уверен, где найти ответ. При использовании логистической регрессии, учитывая многие функции и пытаясь предсказать двоичное категориальное значение y , я заинтересован в выборе подмножества признаков, которые...
Я тренирую гауссовский процесс с ядром ARD с большим количеством параметров, максимизируя предельное правдоподобие данных вместо перекрестной проверки. Я подозреваю, что это чрезмерно. Как я могу проверить это подозрение в байесовском...
Я читаю эту статью о обобщенных процессах Wishart (GWP). В статье вычисляются ковариации между различными случайными величинами (по гауссовскому процессу ) с использованием экспоненциальной ковариационной функции в квадрате, т. Е. . Затем говорится, что эта ковариационная матрица следует за GWP.К(...
Мне недавно сказали, что процесс, которому я следовал (компонент тезиса MS), мог быть замечен как переоснащение. Я хочу лучше понять это и посмотреть, согласны ли другие. Целью этой части статьи является Сравните производительность деревьев градиентной ускоренной регрессии со случайными лесами в...
У меня есть проблема двоичной классификации, и я экспериментирую с различными классификаторами: я хочу сравнить классификаторы. какой из них лучше измерить AUC или точность? И почему? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: AUC: 0.542 Accuracy: 85.6667 %...
Может ли кто-нибудь помочь дать концептуальное объяснение того, как делаются прогнозы для новых данных при использовании сглаживания / сплайнов для прогнозирующей модели? Например, учитывая модель , созданную с использованием gamboostв mboostпакете в R, с р-сплайнами, как предсказания новых данных...
Не уверен, подходит ли это для этого сайта, но я начинаю свою MSE в области компьютерных наук (бакалавр прикладной математики) и хочу получить сильный опыт в машинном обучении (я, скорее всего, собираюсь получить докторскую степень). Один из моих подчиненных интересов - нейронные сети. Что такое...
Метод создания случайного леса, с которым я знаком, заключается в следующем: (из http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm ) Чтобы построить дерево в лесу, мы: Загрузите образец размера N, где N - размер нашего тренировочного набора. Используйте этот загруженный образец в...
Есть ли стратегия выбора количества деревьев в GBM? В частности, ntreesаргумент в R«S gbmфункции. Я не понимаю, почему вы не должны устанавливать ntreesмаксимально разумное значение. Я заметил, что большее количество деревьев явно уменьшает изменчивость результатов от нескольких GBM. Я не думаю,...
Я пытаюсь построить границу решения алгоритма персептрона, и я действительно запутался в нескольких вещах. Мои входные экземпляры имеют форму , в основном это двумерный входной экземпляр ( x 1 и x 2 ) и целевое значение двоичного класса ( y ) [1 или 0].[(x1,x2),y][(x1,x2),y][(x_{1},x_{2}),...
В настоящее время я работаю над программным обеспечением для распознавания лиц, которое использует нейронные сети свертки для распознавания лиц. Основываясь на своих результатах, я понял, что сверточная нейронная сеть имеет общие веса, чтобы сэкономить время во время обучения. Но как адаптировать...
Я запустил PCA на 17 количественных переменных, чтобы получить меньший набор переменных, которые являются основными компонентами, которые будут использоваться в контролируемом машинном обучении для классификации экземпляров на два класса. После PCA на ПК1 приходится 31% отклонений в данных, на ПК2...
Я нашел очень полезное руководство по алгоритму EM . Пример и картинка из урока просто великолепны. Связанный вопрос о вычислении вероятностей, как работает максимизация ожидания? У меня есть еще один вопрос относительно того, как связать теорию, описанную в руководстве, с примером. На этапе E EM...
Я делаю ML в моем университете, и профессор упомянул термин «ожидание» (E), в то время как он пытался объяснить нам некоторые вещи о гауссовских процессах. Но по тому, как он это объяснил, я понял, что E - это то же самое, что и среднее значение μ. Я правильно понял? Если это то же самое, то знаете...
Я новичок в машинном обучении (также немного статистики), некоторое время изучал знания (алгоритмы обучения под наблюдением / без присмотра, соответствующие методы оптимизации, регуляризации, некоторые философии (такие как компромисс отклонения?)). Я знаю, что без какой-либо реальной практики я не...