В PCA, имеет ли значение, если мы выбираем главные компоненты обратной ковариационной матрицы ИЛИ, если мы отбрасываем собственные векторы ковариационной матрицы, соответствующие большим собственным значениям? Это связано с обсуждением в этом посте...
Я пытаюсь обучить глубокую нейронную сеть для классификации, используя обратное распространение. В частности, я использую сверточную нейронную сеть для классификации изображений, используя библиотеку Tensor Flow. Во время тренировок я испытываю какое-то странное поведение, и мне просто интересно,...
Когда мы можем дифференцировать функцию стоимости и найти параметры, решая уравнения, полученные посредством частичного дифференцирования по каждому параметру, и выяснить, где функция стоимости минимальна. Также я думаю, что можно найти несколько мест, где производные равны нулю, поэтому мы можем...
Можно ли научить нейронную сеть рисовать картинку в определенном стиле? (Таким образом, он берет изображение и перерисовывает его в стиле, для которого он был обучен.) Есть ли одобренная технология для такого рода вещей? Я знаю об алгоритме DeepArt. Хорошо заполнить основное изображение...
Это бета-оценка F: Fβ= ( 1 + β2) ⋅ р г е с я с я о п ⋅ г е с л л( β2⋅ р т е с я с я о п ) + г е грл лFβзнак равно(1+β2)⋅пресяsяоN⋅ресaLL(β2⋅пресяsяоN)+ресaLLF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision}) + \mathrm{recall}} В статье...
Я знаю, что это, вероятно, обсуждалось где-то еще, но я не смог найти четкого ответа. Я пытаюсь использовать формулу для расчета вне выборки R 2 модели линейной регрессии, где S S R - это сумма квадратов невязок, а S S T - это общая сумма квадратов. Для тренировочного набора ясно,...
Хотя я фактически занимался программированием на машинах Больцмана в классе физики, я не знаком с их теоретической характеристикой. Напротив, я знаю скромное количество о теории графических моделей (о первых нескольких главах книги Лауритцена « Графические модели» ). Вопрос: Есть ли какая-либо...
С точки зрения различий между нейронной сетью и глубоким обучением мы можем перечислить несколько элементов, таких как добавление большего количества слоев, массивный набор данных, мощное компьютерное оборудование, чтобы сделать обучение сложной моделью. Помимо этого, есть ли более подробное...
Я хочу углубиться в машинное обучение (теория и применение в финансах). Я хочу спросить, насколько важны комплексный анализ и функциональный анализ в качестве основы для машинного обучения? Нужно ли изучать эти предметы или мне нужно сосредоточиться на другой теме (если да, то на...
В курсе машинного обучения Эндрю Нг он использует следующую формулу: ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T и он делает быстрое доказательство, которое показано ниже:...
Я прочитал о SVM и узнал, что они решают проблему оптимизации, и идея максимальной маржи была очень разумной. Теперь, используя ядра, они могут найти даже нелинейные границы разделения, что было здорово. До сих пор я действительно не представляю, как SVM (специальная машина ядра) и машины ядра...
Я пытаюсь проверить способность случайного леса классифицировать выборки между 2 группами; Для классификации используются 54 образца и различное количество переменных. Мне было интересно, почему оценки «вне сумки» могут отличаться на 5% друг от друга, даже если я использую 50 000 деревьев? Может ли...
Недавно я принимал участие в нескольких обсуждениях статистики по Лассо (регуляризация), и постоянно поднимается вопрос: мы не очень понимаем, почему Лассо работает или почему он так хорошо работает. Мне интересно, к чему относится это утверждение. Очевидно, я понимаю, почему Лассо работает...
Это часто упоминается, когда упоминается проклятие размерности и идет (формула справа называется относительным контрастом) Итd→ ∞вар ( | | Xd| |КЕ[ | | Иксd| |К]) =0,то: DМаксимумКd- DминКdDминКd→ 0Итd→∞вар(||Иксd||КЕ[||Иксd||К])знак равно0,тогда:DМаксимумdК-DминdКDминdК→0 \lim_{d\rightarrow...
Случайные функции Фурье обеспечивают приближение к функциям ядра. Они используются для различных методов ядра, таких как SVM и гауссовские процессы. Сегодня я попытался использовать реализацию TensorFlow и получил отрицательные значения для половины своих функций. Насколько я понимаю, этого не...
Когда я читаю сайт, большинство ответов показывают, что перекрестная проверка должна выполняться в алгоритмах машинного обучения. Однако, когда я читал книгу «Понимание машинного обучения», я увидел, что есть упражнение, в котором иногда лучше не использовать перекрестную проверку. Я действительно...
В документах DeepMind AlphaGo Zero и AlphaZero они описывают добавление шума Дирихле к предыдущим вероятностям действий от корневого узла (состояния платы) в Поиске дерева Монте-Карло: Дополнительное исследование достигается путем добавления шума Дирихле к предшествующим вероятностям в корневом...
Я узнал о регрессии гауссовского процесса из онлайн-видео и заметок к лекциям, и я понимаю, что если у нас есть набор данных с точками, то мы предполагаем, что данные взяты из n- мерного многомерного гауссиана. Таким образом, мой вопрос в том случае, если n равно 10 из миллионов, регрессия...
Процесс Дирихле и процесс Гаусса часто называют «распределениями по функциям» или «распределениями по распределениям». В таком случае, могу ли я осмысленно говорить о плотности функции под GP? То есть, есть ли у гауссовского процесса или процесса Дирихле понятие плотности вероятности? Если это не...
Как вы знаете, существует два популярных типа перекрестной проверки: K-кратная и случайная субсэмплинг (как описано в Википедии ). Тем не менее, я знаю, что некоторые исследователи делают и публикуют статьи, где нечто, описываемое как K-кратное резюме, действительно является случайным...