Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Setelah melakukan analisis komponen utama (PCA), saya ingin memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA (yaitu menemukan koordinatnya dalam sistem koordinat PCA). Saya telah menghitung PCA dalam bahasa R menggunakan prcomp. Sekarang saya harus bisa mengalikan vektor saya dengan matriks rotasi PCA. Haruskah komponen utama dalam matriks ini disusun dalam baris …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Saya membaca makalah normalisasi batch (BN) (1) dan tidak mengerti perlunya menggunakan moving average untuk melacak akurasi model dan bahkan jika saya menerima bahwa itu adalah hal yang benar untuk dilakukan, saya tidak mengerti apa yang sebenarnya mereka lakukan. Menurut pemahaman saya (yang salah saya), makalah ini menyebutkan bahwa itu …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  batch-normalization 

Menerapkan fungsi softmax pada vektor akan menghasilkan "probabilitas" dan nilai antara dan . 000111 Tetapi kita juga dapat membagi setiap nilai dengan jumlah vektor dan itu akan menghasilkan probabilitas dan nilai antara dan .000111 Saya membaca jawabannya di sini tetapi mengatakan bahwa alasannya adalah karena itu dapat dibedakan, meskipun Kedua …

20 machine-learning  neural-networks  softmax 

Dalam implementasi Tensorflow dari ResNet , saya menemukan mereka menggunakan initializer penskalaan varians, saya juga menemukan xavier initializer populer. Saya tidak punya terlalu banyak pengalaman dalam hal ini, mana yang lebih baik dalam praktiknya?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

Saya telah melakukan penelitian tentang overfitting dan underfitting, dan saya telah mengerti apa itu sebenarnya, tetapi saya tidak dapat menemukan alasannya. Apa alasan utama untuk overfitting dan underfitting? Mengapa kita menghadapi dua masalah ini dalam melatih model?

20 machine-learning  dataset  overfitting 

Makalah penelitian pembelajaran mesin sering memperlakukan pembelajaran dan inferensi sebagai dua tugas yang terpisah, tetapi tidak cukup jelas bagi saya apa perbedaannya. Dalam buku ini misalnya mereka menggunakan statistik Bayesian untuk kedua jenis tugas, tetapi tidak memberikan motivasi untuk perbedaan itu. Saya punya beberapa ide yang tidak jelas tentang apa …

20 machine-learning  terminology 

Saya menggunakan classifier yang mengembalikan probabilitas. Untuk menghitung AUC, saya menggunakan paket-pROC. Probabilitas keluaran dari classifier adalah: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsmenunjukkan kemungkinan berada di kelas '1'. Seperti yang ditunjukkan, classifier telah mengklasifikasikan semua sampel di kelas '1'. Vektor label sejati adalah: truel=c(1, 1, …

20 machine-learning  auc 

Saya mengambil kursus Andrew Ng tentang Pembelajaran Mesin melalui Coursera . Untuk persamaan, superskrip digunakan sebagai pengganti subskrip. Misalnya, dalam persamaan berikut x(i)x(i)x^{(i)} digunakan sebagai ganti xixix_i : J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(θ0,θ1)=12m∑saya=1m(hθ(x(saya))-y(saya))2J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2m} \sum\limits_{i=1}^{m}{(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2} Rupanya, ini adalah praktik umum. Pertanyaan saya adalah mengapa menggunakan superskrip, bukan subskrip? Superskrip sudah …

20 machine-learning  notation 

Saya tidak mengerti persis apa yang dimaksud dengan ukuran simpul. Saya tahu apa itu simpul keputusan, tetapi bukan apa ukuran simpul itu.

20 machine-learning  random-forest  bagging 

Saya punya satu pertanyaan berkenaan dengan kebutuhan untuk menggunakan metode pemilihan fitur (Acak fitur nilai pentingnya hutan atau metode pemilihan fitur Univariat dll) sebelum menjalankan algoritma pembelajaran statistik. Kami tahu untuk menghindari overfitting, kami dapat menerapkan penalti regularisasi pada vektor bobot. Jadi jika saya ingin melakukan regresi linier, maka saya …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

Saya memiliki dataset yang terdiri dari 5 fitur: A, B, C, D, E. Mereka semua adalah nilai numerik. Alih-alih melakukan pengelompokan berbasis kepadatan, apa yang ingin saya lakukan adalah mengelompokkan data dengan cara seperti pohon keputusan. Pendekatan yang saya maksud adalah sesuatu seperti ini: Algoritme dapat membagi data ke dalam …

20 r  machine-learning  clustering  cart 

Dengan semua pembicaraan media dan hype tentang pembelajaran mendalam hari ini, saya membaca beberapa hal mendasar tentang hal itu. Saya baru saja menemukan bahwa itu hanyalah metode pembelajaran mesin untuk mempelajari pola dari data. Tetapi pertanyaan saya adalah: di mana dan mengapa metode ini bersinar? Kenapa semua pembicaraan tentang itu …

20 machine-learning  data-mining  deep-learning  deep-belief-networks 

Saya mencari classifier yang menghasilkan kemungkinan bahwa contoh-contoh milik salah satu dari dua kelas. Saya tahu tentang regresi logistik dan Bayes yang naif, tetapi dapatkah Anda memberi tahu saya tentang orang lain yang bekerja dengan cara yang sama? Artinya, pengklasifikasi yang memprediksi bukan kelas yang termasuk contoh, tetapi probabilitas bahwa …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

Saya mencoba mencari tahu apa arti asumsi berlipat ganda dalam pembelajaran semi-diawasi. Adakah yang bisa menjelaskan dengan cara sederhana? Saya tidak bisa mendapatkan intuisi di baliknya. Dikatakan bahwa data Anda terletak pada manifold dimensi rendah yang tertanam di ruang dimensi lebih tinggi. Saya tidak mengerti apa artinya itu.

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning 

Baru-baru ini saya menemukan kata "Pembelajaran Penguatan Berulang". Saya mengerti apa itu "Jaringan Syaraf Berulang" dan apa itu "Pembelajaran Penguatan", tetapi tidak dapat menemukan banyak informasi tentang apa itu "Pembelajaran Penguatan Berulang". Dapatkah seseorang menjelaskan kepada saya apa yang dimaksud dengan "Pembelajaran Penguatan Berulang" dan apa perbedaan antara "Pembelajaran Penguatan …

20 machine-learning  reinforcement-learning