Недавно я заинтересовался укладкой моделей как формой обучения ансамблям. В частности, я немного поэкспериментировал с некоторыми игрушечными наборами данных для проблем регрессии. Я в основном реализовал отдельные регрессоры «уровня 0», сохранил выходные прогнозы каждого регрессора в качестве...
Я делаю предварительную обработку данных и собираюсь создать Convonets на моих данных после. Мой вопрос: скажем, у меня есть общие наборы данных со 100 изображениями, я вычислял среднее значение для каждого из 100 изображений, а затем вычитал его из каждого из изображений, затем делил его на набор...
Я знаю основы SVM и SVR, но до сих пор не понимаю, как проблема нахождения гиперплоскости, которая максимизирует запас, вписывается в SVR. Во-вторых, я прочитал кое-что о используемом в качестве предела терпимости в SVR. Что это означает?εϵ\epsilon В-третьих, есть ли разница между параметрами...
Все в названии, имеет ли смысл использовать выборку объектов перед использованием случайного
Бумага здесь . Политика развертывания ... - это линейная политика softmax, основанная на быстрых, постепенно вычисляемых локальных функциях на основе шаблонов ... Я не понимаю, что такое политика развертывания и как она связана с политикой сети выбора хода. Любое более простое...
Кто-нибудь пытался проверить, дает ли соответствие модели Elastic Net ElasticNetв Scikit-Learn в Python и glmnetR в одном наборе данных одинаковые арифметические результаты? Я экспериментировал со многими комбинациями параметров (поскольку две функции различаются значениями по умолчанию, которые...
На стр. 34 введения в статистическое обучение : \newcommand{\Var}{{\rm Var}} Хотя математическое доказательство выходит за рамки данной книги, можно показать , что ожидаемый тест MSE для заданного значения x0x0x_0 , всегда можно разложить на сумму три основных величин: дисперсия в...
Недавно мы увидели появление остаточной нейронной сети, в которой каждый уровень состоит из вычислительного модуля и ярлыка соединения, которое сохраняет входные данные для уровня, такие как выходные данные i-го уровня: Сеть позволяет извлекать остаточные элементы и обеспечивает более глубокую...
Я читал статью о нормализации партии [1], и в ней был один раздел, где приводится пример, в котором я пытался показать, почему нормализацию следует выполнять осторожно. Я, честно говоря, не могу понять, как работает пример, и мне очень любопытно понять, что они пишут столько, сколько я могу....
Ранее я проходил курс ML, но теперь, когда я работаю над проектами, связанными с ML, я изо всех сил стараюсь его применить. Я уверен, что то, чем я занимаюсь, было исследовано / изучено ранее, но я не могу найти конкретные темы. Все примеры машинного обучения, которые я нахожу в Интернете, очень...
Мне было интересно, есть ли какие-либо методы машинного обучения (без присмотра) для моделирования продольных данных? Я всегда использовал модели со смешанными эффектами (в основном нелинейные), но мне было интересно, есть ли другие способы сделать это (используя машинное обучение). Под машинным...
У меня есть список слов, принадлежащих к разным категориям. Каждая категория имеет свой собственный шаблон (например, одна имеет фиксированную длину со специальными символами, другая существует из символов, которые встречаются только в этой категории «слова», ...). Например: "ABC" -> type1 "ACC"...
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...
Играя с набором данных Boston Housing Dat и RandomForestRegressor(с параметрами по умолчанию) в scikit-learn, я заметил кое-что странное: средний балл перекрестной проверки уменьшился, когда я увеличил число сгибов выше 10. Моя стратегия перекрестной проверки была следующей: cv_met =...
У меня есть набор данных с 26 функциями и 31000 строк. Это набор данных из 38 предметов. Это для биометрической системы. Поэтому я хочу иметь возможность определять предметы. Чтобы иметь набор для тестирования, я знаю, что должен удалить некоторые значения. Так что лучше делать и почему? (а)...
Существует ли существующая методология применения контролируемой модели обучения к неопределенному набору данных? Например, скажем, у нас есть набор данных с классами A и B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty |...
Меня интересуют теоретические результаты для обобщающей способности машин опорных векторов, например, оценки вероятности ошибки классификации и размерности Вапника-Червоненкиса (VC) этих машин. Однако, читая литературу, у меня сложилось впечатление, что некоторые похожие повторяющиеся результаты...
Посмотрев видео на YouTube, я чувствую, что не могу точно определить, что такое вариационный вывод. Я могу следовать процедурам, пока смотрю видео лекции об этом. Но сложно определить, что на самом деле. Надеюсь услышать об...
Я студент-физик, изучающий машинное обучение / науку о данных, поэтому я не хочу, чтобы этот вопрос вызвал какие-либо конфликты :) Однако большая часть любой программы по физике для студентов-физиков - это проведение лабораторных работ / экспериментов, что означает много данных. обработка и...
Вот что я прочитал в книге Яна Гудфеллоу « Глубокое обучение» . В контексте нейронных сетей «штраф за норму параметра L2 обычно известен как затухание веса. Эта стратегия регуляризации приближает веса к началу координат [...]. В более общем смысле, мы могли бы упорядочить параметры, чтобы они были...