Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Jadi, saya punya matriks sekitar 60 x 1000. Saya melihatnya sebagai 60 objek dengan 1000 fitur; 60 objek dikelompokkan menjadi 3 kelas (a, b, c). 20 objek di setiap kelas, dan kita tahu klasifikasi sebenarnya. Saya ingin melakukan pembelajaran terawasi pada set 60 contoh pelatihan ini, dan saya tertarik pada …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Saya telah melihat banyak makalah tentang representasi jarang belakangan ini, dan kebanyakan dari mereka menggunakan norma dan melakukan beberapa minimisasi. Pertanyaan saya adalah, apa norma , dan norma campuran? Dan bagaimana mereka relevan dengan regularisasi?ℓ p ℓ p , qℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, q} Terima kasih

12 machine-learning  regularization  sparse 

Apa perbedaan antara model representasi teks ini: Tas kata dan model ruang vektor?

12 machine-learning  text-mining 

Saat ini bekerja di oktaf, tetapi karena kemajuan dokumentasi yang buruk sangat lambat. Bahasa apa yang mudah dipelajari dan digunakan, dan didokumentasikan dengan baik untuk memecahkan masalah pembelajaran mesin? Saya mencari prototipe pada dataset kecil (ribuan contoh), jadi kecepatan tidak penting. EDIT: Saya sedang mengembangkan mesin rekomendasi. Jadi, saya tertarik …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

Fungsi softmax, yang biasa digunakan dalam jaringan saraf untuk mengubah bilangan real menjadi probabilitas, adalah fungsi yang sama dengan distribusi Boltzmann, distribusi probabilitas atas energi untuk ensembel partikel dalam kesetimbangan termal pada suhu T yang diberikan dalam termodinamika. Saya dapat melihat beberapa alasan heuristik yang jelas mengapa ini praktis: Tidak …

12 machine-learning  neural-networks  softmax 

Saya bertanya-tanya apa nilai intrinsik dari penggunaan rata-rata harmonik (misalnya untuk menghitung ukuran-F), yang bertentangan dengan rata-rata aritmatika tertimbang dalam menggabungkan presisi dan daya ingat? Saya berpikir bahwa rata-rata aritmatika tertimbang dapat memainkan peran rata-rata harmonik, atau apakah saya melewatkan sesuatu?

12 machine-learning  monte-carlo  precision-recall  harmonic-mean 

Dalam Pengenalan Pola Bishop dan Pembelajaran Mesin saya membaca yang berikut, tepat setelah kerapatan probabilitas diperkenalkan:p ( x ∈ ( a , b ) ) = ∫bSebuahp ( x ) d xp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x Di bawah perubahan variabel nonlinier, kepadatan probabilitas berubah secara berbeda dari fungsi sederhana, karena faktor Jacobian. Sebagai contoh, …

12 machine-learning  probability 

Dalam pembelajaran penguatan, pendekatan fungsi linear sering digunakan ketika ruang keadaan besar hadir. (Ketika mencari tabel menjadi tidak layak.) Bentuk nilai dengan pendekatan fungsi linear diberikan olehQ−Q-Q- Q(s,a)=w1f1(s,a)+w2f2(s,a)+⋯,Q(s,Sebuah)=w1f1(s,Sebuah)+w2f2(s,Sebuah)+⋯,Q(s,a) = w_1 f_1(s,a) + w_2 f_2(s,a) + \cdots, di mana adalah bobot, dan adalah fitur.wiwsayaw_ififsayaf_i Fitur-fiturnya sudah ditentukan oleh pengguna. Pertanyaan saya …

12 machine-learning  feature-selection  reinforcement-learning 

Saya membaca PRML dan saya tidak mengerti gambarnya. Bisakah Anda memberikan beberapa petunjuk untuk memahami gambar dan mengapa MLE varians dalam distribusi Gaussian bias? rumus 1.55: rumus 1.56 σ 2 M L E =1μMLE=1N∑n=1NxnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N x_n σ2MLE=1N∑n=1N(xn−μMLE)2σMLE2=1N∑n=1N(xn−μMLE)2 \sigma_{MLE}^2=\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}(x_n-\mu_{MLE})^2

12 machine-learning  self-study  maximum-likelihood 

Saya tidak dapat menemukan definisi umum tentang apa itu classifier? Saya mengerti cara kerjanya, tapi saya tidak bisa sampai pada definisi.

12 machine-learning  classification 

Sementara saya mempelajari Estimasi Kemungkinan Maksimum, untuk melakukan inferensi pada Estimasi Kemungkinan Maksimum, kita perlu mengetahui variansnya. Untuk mengetahui perbedaannya, saya perlu mengetahui Cramer's Rao Lower Bound, yang terlihat seperti Hessian Matrix dengan Second Deriviation pada kelengkungan. Saya agak bingung untuk mendefinisikan hubungan antara matriks kovarians dan matriks hessian. Berharap …

12 machine-learning  mathematical-statistics  maximum-likelihood  data-mining 

Saya punya masalah dengan 6 kelas. Jadi saya membangun classifier multiclass, sebagai berikut: untuk setiap kelas, saya memiliki satu classifier Logistic Regression, menggunakan One vs All, yang berarti saya memiliki 6 classifier yang berbeda. Saya dapat melaporkan matriks kebingungan untuk masing-masing pengklasifikasi saya. Tapi, saya ingin melaporkan matriks kebingungan untuk …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

Ketika seseorang mengatakan data diambil dari distribusi log-seragam antara 128 dan 4000, apa artinya itu? Bagaimana itu berbeda dengan pengambilan sampel dari distribusi yang seragam? Lihat makalah ini: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf Terima kasih!

12 machine-learning  distributions  uniform 

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 Bagaimana saya bisa menghitung presisi dan mengingat sehingga menjadi mudah untuk menghitung skor-F1. Matriks kebingungan normal adalah dimensi 2 x 2. Namun, ketika menjadi 3 x 3 saya tidak tahu bagaimana …

12 machine-learning  precision-recall 

Saya tidak menemukan definisi fungsi kerugian pada wiki dalam konteks pembelajaran mesin. ini kurang formal, cukup jelas. Pada intinya, fungsi kerugian sangat sederhana: ini adalah metode untuk mengevaluasi seberapa baik algoritma Anda memodelkan dataset Anda. Jika prediksi Anda benar-benar mati, fungsi kerugian Anda akan menghasilkan angka yang lebih tinggi. Jika …

12 machine-learning