Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya telah melihat berbagai metrik kesalahan yang digunakan dalam kompetisi Kaggle: RMS, mean-square, AUC, dan lainnya. Apa aturan umum praktis dalam memilih metrik kesalahan, yaitu bagaimana Anda tahu metrik kesalahan mana yang digunakan untuk masalah yang diberikan? Apakah ada pedoman?

15 machine-learning  classification  error 

Apa keuntungan dari kurva ROC? Sebagai contoh, saya mengklasifikasikan beberapa gambar yang merupakan masalah klasifikasi biner. Saya mengekstraksi sekitar 500 fitur dan menerapkan algoritma pemilihan fitur untuk memilih satu set fitur kemudian saya menerapkan SVM untuk klasifikasi. Dalam hal ini, bagaimana saya bisa mendapatkan kurva ROC? Haruskah saya mengubah nilai …

15 machine-learning  roc 

Atau, untuk memprediksi pasar valuta asing. Saya tahu ini bisa sangat rumit, jadi sebagai pengantar, saya mencari algoritma prediksi sederhana yang memiliki akurasi. (Ini untuk proyek universitas M.Sc. yang berlangsung empat bulan) Saya pernah membaca bahwa jaringan saraf multi-layer mungkin berguna. Adakah pemikiran tentang itu? Selain itu, analisis semantik media …

15 machine-learning  finance 

Sebagai tindak lanjut dari jaringan saraf saya, saya bahkan tidak bisa mempelajari jarak Euclidean. Saya menyederhanakan lebih banyak lagi dan mencoba melatih satu ReLU tunggal (dengan berat acak) menjadi satu ReLU tunggal. Ini adalah jaringan paling sederhana yang ada, namun separuh dari waktu gagal untuk bertemu. Jika tebakan awal berada …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  keras 

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html menjelaskan kesalahan bayes seperti di bawah ini Model yang ideal adalah oracle yang hanya tahu distribusi probabilitas sebenarnya yang menghasilkan data. Bahkan model seperti itu masih akan menimbulkan beberapa kesalahan pada banyak masalah, karena mungkin masih ada kebisingan dalam distribusi. Dalam kasus pembelajaran yang diawasi, pemetaan dari x ke …

15 machine-learning  deep-learning  terminology 

Hampir semua basis data yang ingin kita prediksi menggunakan algoritma pembelajaran mesin akan menemukan nilai yang hilang untuk beberapa karakteristik. Ada beberapa pendekatan untuk mengatasi masalah ini, untuk mengecualikan garis yang memiliki nilai yang hilang sampai mereka mengisi dengan nilai rata-rata dari karakteristik. Saya ingin menggunakan pendekatan yang agak lebih …

15 machine-learning  scikit-learn  data-imputation 

Saya mencoba memahami kurva recall presisi, saya mengerti apa itu precision dan recall tapi yang saya tidak mengerti adalah nilai "baseline". Saya sedang membaca tautan ini https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ dan saya tidak mengerti bagian dasar seperti yang ditunjukkan dalam "Kurva Precision-Recall dari pengklasifikasi sempurna" apa fungsinya? dan bagaimana kita menghitungnya? Apakah ini …

15 r  machine-learning  classification  precision-recall 

Saya menganalisis set data menggunakan model efek campuran dengan satu efek tetap (kondisi) dan dua efek acak (peserta karena desain subjek dan pasangan dalam). Model ini dihasilkan dengan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Selanjutnya, saya melakukan uji rasio kemungkinan model ini terhadap model tanpa efek tetap (kondisi) dan memiliki perbedaan yang signifikan. Ada …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Bisakah seseorang tolong beri tahu saya bagaimana saya seharusnya membangun jaringan saraf menggunakan metode batch? Saya telah membaca bahwa, dalam mode batch, untuk semua sampel dalam set pelatihan, kami menghitung kesalahan, delta dan dengan demikian bobot delta untuk setiap neuron dalam jaringan dan kemudian alih-alih segera memperbarui bobot, kami mengakumulasikannya, …

15 machine-learning  neural-networks 

Misalkan kita memiliki respons Y dan prediktor X1, ...., Xn. Jika kita mencoba mencocokkan Y melalui model linier X1, ...., Xn, dan kebetulan saja bahwa hubungan yang benar antara Y dan X1, ..., Xn tidak linier, kita mungkin dapat untuk memperbaiki model dengan mengubah X entah bagaimana dan kemudian menyesuaikan …

15 machine-learning  random-forest 

Saya membaca makalah ilmiah tentang klasifikasi gambar. Dalam hasil percobaan mereka berbicara tentang akurasi top-1 dan top-5 tetapi saya belum pernah mendengar istilah itu, juga tidak dapat menemukannya menggunakan google. Bisakah seseorang memberi saya definisi atau menunjuk saya ke suatu tempat? :)

15 machine-learning 

Ketika melakukan klasifikasi SVM linier, seringkali membantu untuk menormalkan data pelatihan, misalnya dengan mengurangi rata-rata dan membaginya dengan standar deviasi, dan kemudian skala data uji dengan rata-rata dan standar deviasi data pelatihan. Mengapa proses ini mengubah secara dramatis kinerja klasifikasi?

15 machine-learning  svm  standardization 

Saya ingin melakukan proyek optical character recognition (OCR). Setelah melakukan beberapa penelitian saya menemukan arsitektur yang tampaknya menarik: CNN + RNN + CTC. Saya akrab dengan jaringan saraf berbelit-belit (CNN), dan jaringan saraf berulang (RNN), tetapi apa itu Classification Temporal Classification (CTC)? Saya ingin penjelasan dalam istilah awam.

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

Saya membaca tentang pengoptimal Adam untuk Deep Learning dan menemukan kalimat berikut dalam buku baru Deep Learning oleh Begnio, Goodfellow dan Courtville: Adam menyertakan koreksi bias pada estimasi momen momen orde pertama (istilah momentum) dan momen orde kedua (tanpa fokus) untuk memperhitungkan inisialisasi mereka di titik asal. tampaknya alasan utama …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

Dalam pembelajaran mesin dasar kita diajarkan "aturan praktis" berikut: a) ukuran data Anda harus setidaknya 10 kali ukuran dimensi VC dari set hipotesis Anda. b) jaringan saraf dengan koneksi N memiliki dimensi VC sekitar N. Jadi ketika sebuah jaringan saraf pembelajaran yang dalam mengatakan, jutaan unit, apakah ini berarti kita …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension