Я наткнулся на эту статью, в которой используется обнаружение аномалий ссылок для прогнозирования актуальных тем, и я нахожу это невероятно интригующим: статья «Обнаружение новых тем в социальных сетях с помощью обнаружения аномалий ссылок» . Я хотел бы скопировать его на другой набор данных, но я...
Как получить значение переменной (атрибута) с помощью SVM?
Существует ли популярная реализация условных случайных полей в Python ? Я не могу найти что-то, что широко используется и
Меня немного смущает лекция Эндрю Нга о линейной регрессии, посвященная машинному обучению. Там он дал функцию стоимости, которая минимизирует сумму квадратов как: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 Я понимаю, откуда...
При выполнении регрессии, например, два гиперпараметра, которые нужно выбрать, часто являются емкостью функции (например, наибольшим показателем многочлена) и величиной регуляризации. Что меня смущает, так это почему бы просто не выбрать функцию с низкой пропускной способностью, а затем...
Я совершенно новичок в нейронных сетях, но очень заинтересован в их понимании. Однако начать совсем не легко. Кто-нибудь может порекомендовать хорошую книгу или любой другой вид ресурса? Нужно ли читать? Я благодарен за любой...
Я работал над проблемой регрессии, когда входной сигнал представляет собой изображение, а метка представляет собой непрерывное значение между 80 и 350. Изображения имеют некоторые химические вещества после реакции. Цвет, который получается, указывает концентрацию другого химического вещества,...
Я хотел бы определить относительную важность наборов переменных для randomForestмодели классификации в R. importanceФункция предоставляет MeanDecreaseGiniметрику для каждого отдельного предиктора - это так же просто, как суммировать это для каждого предиктора в наборе? Например: # Assumes df has...
Является ли «глубокое обучение» просто еще одним термином для многоуровневого / иерархического моделирования? Я гораздо больше знаком с последним, чем с первым, но, насколько я могу судить, основное отличие заключается не в их определении, а в том, как они используются и оцениваются в пределах...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыт 10 месяцев назад . Я использую инструмент libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) для классификации...
Я пытался научиться машинному обучению, используя материал Coursera . В этой лекции Эндрю Нг использует алгоритм градиентного спуска, чтобы найти коэффициенты модели линейной регрессии, которая минимизирует функцию ошибки (функцию стоимости). Для линейной регрессии нужен ли градиентный спуск?...
У меня есть четырехслойный CNN для прогнозирования ответа на рак с использованием данных МРТ. Я использую активацию ReLU для введения нелинейностей. Точность и потеря поезда монотонно увеличиваются и уменьшаются соответственно. Но точность моего теста начинает сильно колебаться. Я попытался...
У меня много адресных строк: 1600 Pennsylvania Ave, Washington, DC 20500 USA Я хочу разобрать их на составляющие: street: 1600 Pennsylvania Ave city: Washington province: DC postcode: 20500 country: USA Но, конечно, данные грязные: они поступают из многих стран на многих языках, написаны...
Я читал статью Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями, и в разделе 3 они объясняли архитектуру своей сверточной нейронной сети и объясняли, как они предпочитают использовать: ненасыщенная нелинейность f(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). потому что это было...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыт 10 месяцев назад . Я пытаюсь ускорить работу с R. Я в конечном итоге хочу использовать библиотеки R для классификации...
Контролируемое обучение 1) Человек строит классификатор на основе входных и выходных данных 2) Этот классификатор обучается с обучающим набором данных 3) Этот классификатор тестируется с тестовым набором данных 4) Развертывание, если выход удовлетворительный Для использования, когда «я знаю, как...
Данный набор данных с экземплярами xiИксяx_i вместе с NNN классами, где каждый экземпляр xiИксяx_i принадлежит ровно одному классу yiYяy_i мультиклассовый классификатор После обучения и тестирования у меня в основном есть таблица с истинным классом yiyiy_i и прогнозируемым классом aiaia_i для...
У меня был вопрос о параметре глубины взаимодействия в gbm в R. Это может быть вопрос noob, за который я прошу прощения, но как параметр, который, я считаю, обозначает количество терминальных узлов в дереве, в основном указывает X-way взаимодействие между предикторами? Просто пытаюсь понять, как...
[Этот вопрос также был задан при переполнении стека] Короче вопрос Я изучаю сверточные нейронные сети и считаю, что эти сети не обрабатывают каждый входной нейрон (пиксель / параметр) одинаково. Представьте, что у нас есть глубокая сеть (много слоев), которая применяет свертку к некоторому входному...
Ниже приведен пример, извлеченный из документации sklearn.metrics.classification_report. Что я не понимаю, так это то, почему существуют значения f1-показателя, точности и отзыва для каждого класса, где я считаю, что класс является меткой предиктора? Я думал, что оценка f1 говорит вам об общей...