Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya mencoba untuk melatih jaringan saraf untuk klasifikasi, tetapi label yang saya miliki agak bising (sekitar 30% dari label salah). Kehilangan lintas-entropi memang berhasil, tetapi saya bertanya-tanya apakah ada alternatif yang lebih efektif dalam kasus ini? atau apakah kerugian lintas-entropi paling optimal? Saya tidak yakin tetapi saya berpikir untuk "memotong" …

13 machine-learning  neural-networks  loss-functions  noise 

Apakah mungkin untuk memiliki bobot negatif (setelah zaman yang cukup) untuk jaringan saraf convolutional yang mendalam ketika kita menggunakan ReLU untuk semua lapisan aktivasi?

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Biarkan saya katakan pada awalnya bahwa saya sangat baru dalam pembelajaran mesin, dan tidak hebat dalam matematika. Saya mengerti apa yang TF-IDF lakukan, tetapi dalam buku yang saya baca ini juga mencatat hal-hal berikut (ini membahas bagaimana scikit-belajar melakukan hal-hal): Kedua kelas [TfidfTransformer dan TfidfVectorizer] juga menerapkan normalisasi L2 setelah …

13 machine-learning 

RNN sangat baik untuk menangkap ketergantungan waktu dari data sekuensial. Namun, apa yang terjadi ketika elemen urutan tidak sama spasi dalam waktu? Misalnya, input pertama ke sel LSTM terjadi pada hari Senin, lalu tidak ada data dari Selasa hingga Kamis, dan akhirnya input baru untuk masing-masing hari Jumat, Sabtu, Minggu. …

13 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn  unevenly-spaced-time-series 

Saat ini saya mencoba untuk membungkus kepala saya dengan matematika t-SNE . Sayangnya, masih ada satu pertanyaan yang tidak dapat saya jawab dengan memuaskan: Apa arti sebenarnya dari sumbu dalam grafik t-SNE? Jika saya akan memberikan presentasi tentang topik ini atau memasukkannya ke dalam publikasi apa pun: Bagaimana saya memberi …

12 machine-learning  dimensionality-reduction  tsne 

Normalisasi batch telah dikreditkan dengan peningkatan kinerja substansial dalam jaring saraf yang dalam. Banyak materi di internet menunjukkan cara mengimplementasikannya berdasarkan aktivasi-demi-aktivasi. Saya sudah menerapkan backprop menggunakan aljabar matriks, dan mengingat bahwa saya bekerja dalam bahasa tingkat tinggi (sambil mengandalkan Rcpp(dan akhirnya GPU) untuk perkalian matriks padat), merobek semuanya dan …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  backpropagation  batch-normalization 

Ditutup . Pertanyaan ini didasarkan pada pendapat . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga dapat dijawab dengan fakta dan kutipan dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . Saat ini saya berada dalam kelas regresi linier, tetapi saya tidak dapat menghilangkan …

12 regression  machine-learning  linear  teaching 

Fungsi objektif dari Principal Component Analysis (PCA) adalah meminimalkan kesalahan rekonstruksi dalam norma L2 (lihat bagian 2.12 di sini . Pandangan lain sedang mencoba untuk memaksimalkan varians pada proyeksi. Kami juga memiliki posting yang sangat baik di sini: Apa fungsi tujuan PCA ? ). Pertanyaan saya adalah apakah optimasi PCA …

12 machine-learning  pca  optimization  convex 

Kompetisi Kaggle menentukan peringkat akhir berdasarkan set tes yang diadakan. Satu set tes yang diadakan adalah sampel; mungkin tidak mewakili populasi yang dimodelkan. Karena setiap pengiriman seperti hipotesis, algoritme yang memenangkan kompetisi mungkin saja, secara kebetulan, akhirnya cocok dengan set tes yang lebih baik daripada yang lain. Dengan kata lain, …

12 machine-learning  probability  hypothesis-testing  sample  kaggle 

Dalam kursus pembelajaran mesin, saya belajar bahwa salah satu penggunaan umum PCA ( Principal Component Analysis ) adalah untuk mempercepat algoritma pembelajaran mesin lainnya. Misalnya, bayangkan Anda sedang melatih model regresi logistik. Jika Anda memiliki set pelatihan untuk saya dari 1 ke n dan ternyata dimensi vektor x Anda sangat …

12 machine-learning  pca 

Saya semakin sering mendengar kata-kata ini ketika saya mempelajari pembelajaran mesin. Faktanya, beberapa orang telah memenangkan medali Fields dengan mengerjakan persamaan persamaan. Jadi, saya kira ini adalah istilah yang membawa dirinya dari fisika statistik / matematika ke pembelajaran mesin. Secara alami, sejumlah orang yang saya tanya tidak bisa menjelaskannya secara …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

Saya membuat kurva pembelajaran ini dan saya ingin tahu apakah model SVM saya mengalami bias atau varians? Bagaimana saya bisa menyimpulkannya dari grafik ini?

12 machine-learning  svm  bias  train 

Orang luar ke bidang ML / DL; memulai kursus Belajar Udacity Deep yang didasarkan pada Tensorflow; melakukan penugasan 3 masalah 4; mencoba menyesuaikan tingkat belajar dengan konfigurasi berikut: Ukuran batch 128 Jumlah langkah: cukup untuk mengisi 2 zaman Ukuran lapisan tersembunyi: 1024, 305, 75 Inisialisasi berat: terpotong normal dengan std. …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

Saat ini saya sedang belajar sendiri bagaimana melakukan klasifikasi, dan secara khusus saya melihat tiga metode: mendukung mesin vektor, jaringan saraf, dan regresi logistik. Apa yang saya coba pahami adalah mengapa regresi logistik akan berkinerja lebih baik daripada dua lainnya. Dari pemahaman saya tentang regresi logistik, idenya adalah untuk mencocokkan …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

Misalkan saya memiliki panel variabel penjelas , untuk , , serta vektor variabel dependen hasil biner . Jadi hanya diamati pada waktu akhir dan tidak pada waktu sebelumnya. Kasus yang sepenuhnya umum adalah memiliki beberapa untuk untuk setiap unit pada setiap waktu , tetapi mari kita fokus pada kasus untuk …

12 regression  machine-learning  reinforcement-learning