Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya telah melihat orang-orang telah melakukan banyak upaya pada SVM dan kernel, dan mereka terlihat cukup menarik sebagai pemula dalam Machine Learning. Tetapi jika kita berharap bahwa hampir selalu kita dapat menemukan solusi yang lebih baik dalam hal Jaringan Saraf (dalam), apa arti dari mencoba metode lain di era ini? …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning 

Adakah yang melihat literatur tentang pra-pelatihan dalam jaringan saraf convolutional yang mendalam? Saya hanya melihat pra-pelatihan tanpa pengawasan di autoencoder atau mesin boltzman terbatas.

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

Saya memiliki kumpulan data streaming, contoh tersedia satu per satu. Saya perlu melakukan klasifikasi multi-kelas pada mereka. Segera setelah saya memberi contoh pelatihan untuk proses pembelajaran, saya harus membuang contohnya. Bersamaan, saya juga menggunakan model terbaru untuk melakukan prediksi pada data tidak berlabel. Sejauh yang saya tahu, jaringan saraf mampu …

33 machine-learning  svm  neural-networks 

Saya sedang mencari penjelasan tentang betapa pentingnya variabel relatif dihitung dalam Gradient Boosted Trees yang tidak terlalu umum / sederhana seperti: Langkah-langkah didasarkan pada berapa kali variabel dipilih untuk pemisahan, ditimbang oleh peningkatan kuadrat untuk model sebagai hasil dari setiap perpecahan, dan rata-rata di semua pohon . [ Elith et …

33 machine-learning  data-mining  predictive-models  cart  boosting 

Saya mengerti bahwa HMM (Hidden Markov Models) adalah model generatif, dan CRF adalah model diskriminatif. Saya juga mengerti bagaimana CRF (Conditional Random Fields) dirancang dan digunakan. Apa yang saya tidak mengerti adalah bagaimana mereka berbeda dari HMM? Saya membaca bahwa dalam kasus HMM, kita hanya dapat memodelkan keadaan kita berikutnya …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

Dalam kursus Neural Networks dan Deep Learning Andrew Ng di Coursera ia mengatakan bahwa menggunakan tanhtanhtanh hampir selalu lebih disukai daripada menggunakan sigmoidsigmoidsigmoid . Alasan yang dia berikan adalah bahwa output menggunakan tanhtanhtanh pusat sekitar 0 daripada sigmoidsigmoidsigmoid 's 0,5, dan ini "membuat belajar untuk lapisan berikutnya sedikit lebih mudah". …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

Ketika melakukan regresi, misalnya, dua parameter hiper untuk memilih seringkali adalah kapasitas fungsi (mis. Eksponen terbesar polinomial), dan jumlah regularisasi. Yang saya bingung, mengapa tidak hanya memilih fungsi kapasitas rendah, dan kemudian mengabaikan regularisasi? Dengan begitu, itu tidak akan overfit. Jika saya memiliki fungsi kapasitas tinggi bersama dengan regularisasi, bukankah …

32 regression  machine-learning  optimization  regularization  polynomial 

Saya menemukan makalah ini yang menggunakan deteksi anomali tautan untuk memprediksi topik yang sedang tren, dan saya merasa sangat menarik: Makalah ini adalah "Menemukan Topik Muncul di Streaming Sosial melalui Tautan Anomali Deteksi" . Saya ingin mereplikasi pada kumpulan data yang berbeda, tapi saya tidak cukup akrab dengan metode untuk …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

Apakah ada implementasi populer bidang acak bersyarat di Python ? Sepertinya saya tidak dapat menemukan yang banyak digunakan dan populer!

32 machine-learning  classification  python  conditional-random-field 

Saya benar-benar baru di jaringan saraf tetapi sangat tertarik untuk memahaminya. Namun tidak mudah sama sekali untuk memulai. Adakah yang bisa merekomendasikan buku yang bagus atau sumber daya lainnya? Apakah ada yang harus dibaca? Saya berterima kasih atas segala tip.

32 machine-learning  neural-networks  references 

Bagaimana cara mendapatkan variabel (atribut) penting menggunakan SVM?

32 machine-learning  feature-selection  svm 

Saya agak bingung dengan kuliah tentang regresi linier yang diberikan oleh Andrew Ng pada Coursera tentang pembelajaran mesin. Di sana, ia memberikan fungsi biaya yang meminimalkan jumlah kuadrat sebagai: 12 m∑i = 1m( hθ( X( i )) - Y( i ))212m∑saya=1m(hθ(X(saya))-Y(saya))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 Saya mengerti dari mana berasal. …

32 regression  machine-learning  loss-functions 

Saya telah mengerjakan masalah regresi di mana inputnya adalah gambar, dan labelnya adalah nilai kontinu antara 80 dan 350. Gambar-gambar tersebut dari beberapa bahan kimia setelah reaksi berlangsung. Warna yang muncul menunjukkan konsentrasi bahan kimia lain yang tersisa, dan itulah yang dihasilkan model - konsentrasi bahan kimia itu. Gambar dapat …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Apakah "pembelajaran mendalam" hanyalah istilah lain untuk pemodelan bertingkat / hierarkis? Saya jauh lebih akrab dengan yang terakhir daripada yang pertama, tetapi dari apa yang bisa saya katakan, perbedaan utama tidak dalam definisi mereka, tetapi bagaimana mereka digunakan dan dievaluasi dalam domain aplikasi mereka. Sepertinya jumlah node dalam aplikasi "pembelajaran …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

Saya memiliki CNN empat lapis untuk memprediksi respons terhadap kanker menggunakan data MRI. Saya menggunakan aktivasi ReLU untuk memperkenalkan nonlinier. Akurasi dan kehilangan kereta secara monoton meningkat dan menurun. Tapi, akurasi pengujian saya mulai berfluktuasi liar. Saya sudah mencoba mengubah tingkat belajar, mengurangi jumlah lapisan. Tapi, itu tidak menghentikan fluktuasi. …

31 machine-learning  python  deep-learning