Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya menemukan ini membingungkan ketika saya menggunakan toolbox jaringan saraf di Matlab. Ini membagi set data mentah menjadi tiga bagian: perlengkapan latihan set validasi set tes Saya perhatikan dalam banyak pelatihan atau algoritma pembelajaran, data sering dibagi menjadi 2 bagian, set pelatihan dan set tes. Pertanyaan saya adalah: apa perbedaan …

431 machine-learning  validation 

Tahun lalu, saya membaca posting blog dari Brendan O'Connor yang berjudul "Statistics vs. Machine Learning, fight!" yang membahas beberapa perbedaan antara kedua bidang. Andrew Gelman menanggapi hal ini dengan baik : Simon Blomberg: Dari paket fortune R: Mengutip secara provokatif, 'pembelajaran mesin adalah statistik dikurangi pengecekan model dan asumsi'. - …

420 machine-learning  pac-learning 

K-means adalah metode yang banyak digunakan dalam analisis cluster. Dalam pemahaman saya, metode ini TIDAK memerlukan asumsi APAPUN, yaitu, beri saya dataset dan jumlah cluster yang ditentukan sebelumnya, k, dan saya hanya menerapkan algoritma ini yang meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat (SSE), dalam cluster cluster kuadrat kesalahan. Jadi k-means pada dasarnya …

365 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

Apa persamaan dan perbedaan antara 3 metode ini: Mengantongi, Meningkatkan, Susun? Mana yang terbaik? Dan mengapa? Bisakah Anda memberi saya contoh untuk masing-masing?

245 machine-learning  boosting  ensemble  bagging  model-averaging 

Saya membaca bahwa 'jarak Euclidean bukan jarak yang baik dalam dimensi tinggi'. Saya kira pernyataan ini ada hubungannya dengan kutukan dimensi, tetapi apa sebenarnya? Selain itu, apa itu 'dimensi tinggi'? Saya telah menerapkan pengelompokan hierarkis menggunakan jarak Euclidean dengan 100 fitur. Hingga berapa banyak fitur yang aman untuk menggunakan metrik …

241 machine-learning  clustering  distance-functions  metric  high-dimensional 

Apa perbedaan antara penambangan data, statistik, pembelajaran mesin dan AI? Apakah akurat untuk mengatakan bahwa mereka adalah 4 bidang yang berusaha menyelesaikan masalah yang sangat mirip tetapi dengan pendekatan yang berbeda? Apa sebenarnya kesamaan yang mereka miliki dan di mana mereka berbeda? Jika ada semacam hirarki di antara mereka, apakah …

208 machine-learning  data-mining 

Bayangkan skenario pembelajaran mesin standar: Anda dihadapkan dengan dataset multivariat yang besar dan Anda memiliki pemahaman yang cukup buram tentang itu. Yang perlu Anda lakukan adalah membuat prediksi tentang beberapa variabel berdasarkan apa yang Anda miliki. Seperti biasa, Anda membersihkan data, melihat statistik deskriptif, menjalankan beberapa model, memvalidasi silangnya, dll., …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

Saya yakin banyak orang akan merespons dengan tautan ke 'biarkan saya mencari Google untuk Anda', jadi saya ingin mengatakan bahwa saya telah mencoba untuk mencari tahu ini jadi tolong maafkan kurangnya pemahaman saya di sini, tapi saya tidak tahu bagaimana caranya implementasi praktis dari jaringan saraf benar-benar berfungsi. Saya memahami …

187 machine-learning  neural-networks  nonlinear-regression 

Saya perhatikan akhir-akhir ini bahwa banyak orang sedang mengembangkan tensor ekivalen dari banyak metode (faktorisasi tensor, kernel tensor, tensor untuk pemodelan topik, dll) Saya bertanya-tanya, mengapa dunia tiba-tiba terpesona dengan tensor? Apakah ada makalah baru / hasil standar yang sangat mengejutkan, yang menyebabkan ini? Apakah komputasi jauh lebih murah daripada …

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

Saya mengerti perbedaan formal di antara mereka, yang ingin saya ketahui adalah ketika lebih relevan untuk menggunakan satu vs yang lain. Apakah mereka selalu memberikan wawasan pelengkap tentang kinerja sistem klasifikasi / deteksi yang diberikan? Kapan masuk akal untuk menyediakan keduanya, misalnya, di kertas? bukan hanya satu? Adakah deskriptor alternatif …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

Saya tahu bahwa generatif berarti "berdasarkan " dan diskriminatif berarti "berdasarkan ," tetapi saya bingung pada beberapa poin:P(x,y)P(x,y)P(x,y)P(y|x)P(y|x)P(y|x) Wikipedia (+ banyak hit lainnya di web) mengklasifikasikan hal-hal seperti SVM dan pohon keputusan sebagai diskriminatif. Tetapi ini bahkan tidak memiliki interpretasi probabilistik. Apa arti diskriminasi di sini? Apakah diskriminatif baru saja …

154 machine-learning  generative-models 

Keadaan seni non-linearitas adalah dengan menggunakan unit linear yang diperbaiki (ReLU) alih-alih fungsi sigmoid dalam jaringan saraf dalam. Apa kelebihannya? Saya tahu bahwa melatih jaringan ketika ReLU digunakan akan lebih cepat, dan itu lebih terinspirasi secara biologis, apa kelebihan lainnya? (Yaitu, ada kerugian menggunakan sigmoid)?

141 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Apakah selalu ide yang baik untuk berlatih dengan dataset lengkap setelah cross-validation ? Kata lain, itu ok untuk melatih dengan semua sampel dalam dataset saya dan tidak bisa memeriksa apakah ini pas tertentu overfits ? Beberapa latar belakang masalah: Katakanlah saya memiliki keluarga model parametrized oleh . Katakan juga bahwa …

140 machine-learning  cross-validation  model-selection 

Saya telah menggunakan KKK ganda lintas validasi beberapa kali sekarang untuk mengevaluasi kinerja beberapa algoritma belajar, tapi aku selalu bingung bagaimana aku harus memilih nilai .KKK Saya sering melihat dan menggunakan nilai K= 10K=10K = 10 , tetapi ini tampaknya benar-benar sewenang-wenang bagi saya, dan sekarang saya hanya menggunakan 101010 …

136 machine-learning  classification  cross-validation 

Saat ini saya menggunakan SVM dengan kernel linear untuk mengklasifikasikan data saya. Tidak ada kesalahan pada set pelatihan. Saya mencoba beberapa nilai untuk parameter ( ). Ini tidak mengubah kesalahan pada set tes.10 - 5 , … , 10 2CCC10−5,…,10210−5,…,10210^{-5}, \dots, 10^2 Sekarang saya bertanya-tanya: apakah ini kesalahan yang disebabkan …

134 machine-learning  svm  libsvm