Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya memiliki data sementara frekuensi aktivitas. Saya ingin mengidentifikasi cluster dalam data yang menunjukkan periode waktu yang berbeda dengan tingkat aktivitas yang sama. Idealnya saya ingin mengidentifikasi kluster tanpa menentukan jumlah kluster apriori. Apa teknik pengelompokan yang tepat? Jika pertanyaan saya tidak mengandung informasi yang cukup untuk dijawab, informasi apa …

13 machine-learning  clustering 

Saya mengerti secara teoritis (semacam) bagaimana mereka akan bekerja, tetapi saya tidak yakin bagaimana cara menggunakan metode ensemble (seperti voting, campuran tertimbang, dll.). Apa sumber daya yang baik untuk menerapkan metode ensemble? Apakah ada sumber daya khusus mengenai implementasi di Python? EDIT: Untuk menjernihkan beberapa berdasarkan diskusi pada komentar, saya …

13 machine-learning  python  ensemble 

Jangan ragu untuk mengganti 'jurnal' dengan portal pengetahuan lain yang bermanfaat. Saya tertarik untuk mengawasi perkembangan baru dalam pembelajaran mesin, dengan pandangan untuk aplikasi praktis. Saya bukan seorang akademisi yang ingin menerbitkan karya saya sendiri (setidaknya tidak dalam bidang ini), tetapi saya ingin mengetahui potensi algoritma atau trik baru yang …

13 machine-learning  references 

Apakah ada alternatif cepat untuk algoritma EM untuk model pembelajaran dengan variabel laten (terutama pLSA)? Saya baik-baik saja dengan mengorbankan presisi demi kecepatan.

13 machine-learning  optimization  expectation-maximization  lsa 

Saya telah melihat referensi untuk mempelajari teori probabilitas Bayesian dalam R, dan saya bertanya-tanya apakah ada yang lebih seperti ini, mungkin secara khusus dalam Python? Ditujukan untuk mempelajari teori probabilitas Bayesian, inferensi, estimasi kemungkinan maksimum, model grafis dan sejenisnya?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

Saya mengambil kursus probabilitas di universitas beberapa tahun yang lalu, tetapi saya akan melalui beberapa algoritma pembelajaran mesin sekarang dan beberapa matematika hanya membingungkan. Khususnya sekarang, saya sedang mempelajari algoritma EM (ekspektasi maksimisasi) dan tampaknya ada keterputusan yang besar antara apa yang diperlukan dan apa yang saya miliki. Saya tidak …

13 probability  machine-learning 

Saya telah membaca tentang sejumlah algoritma untuk memecahkan masalah bandit n-bersenjata seperti -greedy, softmax, dan UCB1, tapi saya mengalami beberapa masalah memilah pendekatan apa yang terbaik untuk meminimalkan penyesalan.ϵϵ\epsilon Apakah ada algoritma optimal yang diketahui untuk memecahkan masalah bandit n-bersenjata? Apakah ada pilihan algoritma yang tampaknya berkinerja terbaik dalam praktik?

13 machine-learning  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Misalkan Anda bisa mengamati "kecocokan" antara pembeli dan penjual di suatu pasar. Anda juga bisa mengamati karakteristik pembeli dan penjual yang ingin Anda gunakan untuk memprediksi pertandingan di masa depan & membuat rekomendasi untuk kedua sisi pasar. Untuk kesederhanaan, anggap ada N pembeli dan penjual N dan bahwa masing-masing menemukan …

13 machine-learning 

Saya ingin mendapatkan koefisien untuk masalah LASSO ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. Masalahnya adalah fungsi glmnet dan lars memberikan jawaban yang berbeda. Untuk fungsi glmnet, saya meminta koefisien bukan hanya λ , tapi saya masih mendapatkan jawaban yang berbeda.λ/||Y||λ/||Y||\lambda/||Y||λλ\lambda Apakah ini yang diharapkan? Apa hubungan antara lars dan glmnet λ ? Saya mengerti …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

Saya menggunakan Dekomposisi Nilai Singular sebagai teknik reduksi dimensi. Mengingat Nvektor dimensiD , idenya adalah untuk mewakili fitur-fitur dalam ruang yang ditransformasi dari dimensi yang tidak berkorelasi, yang memadatkan sebagian besar informasi data dalam vektor eigen ruang ini dalam urutan kepentingan yang menurun. Sekarang saya mencoba menerapkan prosedur ini ke …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis 

Pertanyaan Saya: Mengapa hutan acak mempertimbangkan himpunan bagian acak dari fitur untuk pemisahan pada tingkat simpul dalam setiap pohon daripada di tingkat pohon ? Latar Belakang: Ini adalah pertanyaan sejarah. Tin Kam Ho menerbitkan makalah ini tentang membangun "hutan keputusan" dengan secara acak memilih subset fitur yang akan digunakan untuk …

13 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance  history 

Katakanlah kumpulan data kami berisi 1 juta contoh, yaitu, , dan kami ingin menggunakan gradient descent untuk melakukan regresi logistik atau linear pada kumpulan data ini.x1, ... , x106x1,…,x106x_1, \ldots, x_{10^6} Ada apa dengan metode gradient descent yang membuatnya tidak efisien? Ingat bahwa langkah gradient descent pada waktu diberikan oleh:ttt …

13 machine-learning  gradient-descent  large-data 

Klasifikasi Naive Bayes adalah pengklasifikasi yang menetapkan item ke kelas berdasarkan pada memaksimalkan posterior untuk keanggotaan kelas, dan mengasumsikan bahwa fitur dari item tersebut independen.xxxCCCP(C|x)P(C|x)P(C|x) Kehilangan 0-1 adalah kerugian yang menyebabkan hilangnya klasifikasi "miss", dan hilangnya "0" untuk klasifikasi yang benar. Saya sering membaca (1) bahwa "Naive Bayes" Classifier, optimal …

13 machine-learning  bayesian  optimization  naive-bayes  loss-functions 

Saya agak baru di bidang proses Gaussian dan bagaimana mereka diterapkan dalam pembelajaran mesin. Saya terus membaca dan mendengar tentang fungsi kovarian yang menjadi daya tarik utama dari metode ini. Jadi, adakah yang bisa menjelaskan secara intuitif apa yang terjadi dalam fungsi kovarian ini? Kalau tidak, jika Anda bisa menunjukkan …

13 machine-learning  probability  bayesian 

Saya baru saja membahas Jaringan Syaraf Tiruan pada kursus Machine Learning Coursera dan saya ingin tahu lebih banyak teori di baliknya. Saya menemukan motivasi bahwa mereka meniru biologi agak tidak memuaskan. Pada permukaan tampak bahwa pada setiap level kita mengganti kovariat dengan kombinasi linier mereka. Dengan melakukannya berulang kali, kami …

13 machine-learning  neural-networks  theory