Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya pikir salah satu asumsi dasar pembelajaran mesin atau estimasi parameter adalah bahwa data yang tak terlihat berasal dari distribusi yang sama dengan set pelatihan. Namun, dalam beberapa kasus praktis, distribusi set tes akan hampir berbeda dari set pelatihan. Katakanlah untuk masalah multi-klasifikasi skala besar yang mencoba untuk mengklasifikasikan deskripsi …

23 machine-learning  classification  skewness  unbalanced-classes  multi-class 

Baru-baru ini ada pertanyaan seperti ML di cstheory stackexchange, dan saya memposting jawaban yang merekomendasikan metode Powell, gradient descent, algoritma genetika, atau "algoritma aproksimasi" lainnya. Dalam komentar seseorang mengatakan kepada saya metode ini adalah "heuristik" dan bukan "algoritma perkiraan" dan sering tidak mendekati optimal teoritis (karena mereka "sering terjebak dalam …

23 machine-learning  optimization  approximation 

Saya berpartisipasi dalam kompetisi pemodelan prediktif di Kaggle , TunedIt , dan CrowdAnalytix . Saya menemukan bahwa situs-situs ini adalah cara yang baik untuk "berolahraga" untuk statistik / pembelajaran mesin. Apakah ada situs lain yang harus saya ketahui? Bagaimana perasaan Anda semua tentang kompetisi di mana tuan rumah ingin mendapat …

23 machine-learning  predictive-models 

Saya mencari alternatif untuk Pohon Klasifikasi yang mungkin menghasilkan daya prediksi yang lebih baik. Data yang saya hadapi memiliki faktor untuk variabel penjelas dan penjelas. Saya ingat pernah menemukan hutan acak dan jaringan saraf dalam konteks ini, meskipun tidak pernah mencobanya sebelumnya, apakah ada kandidat lain yang baik untuk tugas …

23 r  machine-learning  classification  cart 

The definisi parameter min_child_weight di xgboost diberikan sebagai: jumlah minimum contoh berat badan (goni) yang dibutuhkan pada anak. Jika langkah partisi pohon menghasilkan simpul daun dengan jumlah bobot contoh kurang dari min_child_weight, maka proses pembangunan akan berhenti mempartisi lebih lanjut. Dalam mode regresi linier, ini hanya sesuai dengan jumlah minimum …

23 machine-learning  xgboost  hessian 

Apa cara termudah untuk memahami peningkatan? Mengapa itu tidak meningkatkan penggolong yang sangat lemah "hingga tak terbatas" (kesempurnaan)?

23 machine-learning  boosting 

Bisakah seseorang tolong jelaskan statistik yang cukup dalam istilah yang sangat mendasar? Saya berasal dari latar belakang teknik, dan saya telah melalui banyak hal tetapi gagal menemukan penjelasan yang intuitif.

23 machine-learning  mathematical-statistics  intuition 

Ada utas serupa di sini ( Fungsi biaya jaringan saraf adalah non-cembung? ) Tapi saya tidak dapat memahami poin-poin dalam jawaban di sana dan alasan saya untuk bertanya lagi berharap ini akan menjelaskan beberapa masalah: Jika saya menggunakan jumlah fungsi biaya selisih kuadrat, saya akhirnya mengoptimalkan sesuatu dari bentuk mana …

22 machine-learning  neural-networks  optimization  loss-functions  convex 

Saya ingin tahu tentang bagaimana gradien diperbanyak kembali melalui jaringan saraf menggunakan modul ResNet / lewati koneksi. Saya telah melihat beberapa pertanyaan tentang ResNet (mis. Jaringan saraf dengan koneksi lompatan-lapisan ) tetapi yang satu ini menanyakan secara khusus tentang back-propagation of gradien selama pelatihan. Arsitektur dasarnya ada di sini: Saya …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  gradient-descent  backpropagation 

Saya bermain dengan Neural Network sederhana dengan hanya satu lapisan tersembunyi, oleh Tensorflow, dan kemudian saya mencoba berbagai aktivasi untuk lapisan tersembunyi: Relu Sigmoid Softmax (well, biasanya softmax digunakan di lapisan terakhir ..) Relu memberikan akurasi kereta terbaik & akurasi validasi. Saya tidak yakin bagaimana menjelaskannya. Kita tahu bahwa Relu …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

Gambar di bawah ini menunjukkan kurva kontinu dari tingkat positif palsu vs. Namun, yang saya tidak segera dapatkan adalah bagaimana tarif ini dihitung. Jika suatu metode diterapkan pada dataset, ia memiliki tingkat FP tertentu dan tingkat FN tertentu. Bukankah itu berarti bahwa setiap metode harus memiliki satu titik daripada kurva? …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc 

Sebagian besar sumber daya pada aturan penilaian yang tepat menyebutkan sejumlah aturan penilaian yang berbeda seperti log-loss, Brier score atau spherical scoring. Namun, mereka sering tidak memberikan banyak panduan tentang perbedaan di antara mereka. (Bukti A: Wikipedia .) Memilih model yang memaksimalkan skor logaritmik sesuai dengan memilih model maksimum-likelihood, yang …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules 

Saya saat ini sedang membaca "Bayesian Reasoning and Machine Learning" oleh David Barber dan ini adalah buku yang ditulis dengan sangat baik dan menarik untuk mempelajari dasar-dasarnya. Jadi pertanyaan untuk seseorang yang sudah melakukan ini. Apa set buku berikutnya yang harus saya lalui setelah saya memiliki kemampuan yang wajar dengan …

22 machine-learning  bayesian  references  graphical-model 

Apakah pembelajaran mesin subjek penting bagi ahli statistik untuk berkenalan? Tampaknya pembelajaran mesin adalah statistik. Mengapa program statistik (sarjana dan pascasarjana) tidak membutuhkan pembelajaran mesin?

22 machine-learning  careers 

Saya ingin bereksperimen dengan jaringan saraf untuk masalah klasifikasi yang saya hadapi. Saya berlari ke kertas yang berbicara tentang RBM. Tetapi dari apa yang saya mengerti, mereka tidak berbeda dari memiliki jaringan saraf multilayer. Apakah ini akurat? Selain itu saya bekerja dengan R dan tidak melihat paket kalengan untuk RBM. …

22 r  machine-learning  classification  neural-networks