Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Dari video ini oleh Andrew Ng sekitar pukul 5:00 Bagaimana dan diturunkan? Bahkan, apa artinya ? didapat dengan membandingkan ke y, tidak ada perbandingan seperti itu untuk output dari lapisan tersembunyi, kan?δ3δ3\delta_3δ2δ2\delta_2δ3δ3\delta_3δ4δ4\delta_4

10 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Saya hanya mencoba untuk mengimplementasikan algoritma Baum-Welch yang diskalakan dan saya telah mengalami masalah di mana variabel terbelakang saya, setelah penskalaan, berada di atas nilai 1. Apakah ini normal? Bagaimanapun, probabilitas tidak boleh lebih dari 1. Saya menggunakan faktor skala yang saya dapatkan dari variabel forward: ct=1/∑s∈Sαt(s)ct=1/∑s∈Sαt(s) c_t = 1 …

10 machine-learning  hidden-markov-model  beta-distribution 

Saya mengerti dasar dari algoritma kNN untuk data spasial. Dan saya tahu saya dapat memperluas algoritma untuk digunakan pada variabel data kontinu (atau data nominal dengan Jarak Hamming). Namun, strategi apa yang digunakan ketika berhadapan dengan data dimensi yang lebih tinggi? Misalnya, saya memiliki tabel data (x [1], x [2], …

10 machine-learning  k-nearest-neighbour 

Saya tahu ada lebih dari dua jenis normalisasi. Sebagai contoh, 1- Mengubah data menggunakan skor-z atau skor-t. Ini biasanya disebut standardisasi. 2- Memulihkan data untuk memiliki nilai antara 0 dan 1. Pertanyaannya sekarang apakah saya perlu normalisasi Jenis normalisasi data mana yang harus digunakan dengan KNN? dan mengapa?

9 machine-learning  normalization  standardization  k-nearest-neighbour 

Jadi saya mencoba untuk belajar sendiri jaringan saraf (untuk aplikasi regresi, bukan mengklasifikasikan gambar kucing). Eksperimen pertama saya adalah melatih jaringan untuk mengimplementasikan filter FIR dan Discrete Fourier Transform (pelatihan pada sinyal "sebelum" dan "setelah"), karena keduanya adalah operasi linier yang dapat diimplementasikan oleh satu lapisan tanpa fungsi aktivasi. Keduanya …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean 

Saya akhir-akhir ini memanfaatkan kembali pengetahuan dalam Time Series dan menyadari bahwa pembelajaran mesin sebagian besar hanya memberikan perkiraan satu langkah di depan. Dengan prakiraan satu langkah ke depan yang saya maksud adalah prakiraan yang, misalnya, jika kita memiliki data per jam, gunakan data dari jam 10 pagi hingga jam …

9 machine-learning  time-series  forecasting  arima 

Saya baru-baru ini menyaksikan pembicaraan oleh Eric J. Ma dan memeriksa entri blog - nya , di mana ia mengutip Radford Neal, bahwa model Bayesian tidak mengenakan pakaian yang berlebihan (tetapi mereka bisa mengenakan pakaian yang sesuai ) dan ketika menggunakannya, kita tidak perlu set tes untuk memvalidasi mereka (untuk …

9 machine-learning  bayesian  cross-validation  deep-learning 

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya baru di bidang pembelajaran mesin, tetapi saya ingin mencoba dan mengimplementasikan algoritma klasifikasi …

9 machine-learning  classification  neural-networks  transfer-learning 

Misalkan kita sedang melakukan contoh mainan pada gradient layak, meminimalkan fungsi kuadrat , menggunakan ukuran langkah tetap . ( )α = 0,03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]xTA xxTSEBUAHxx^TAxα = 0,03α=0,03\alpha=0.03A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]SEBUAH=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Jika …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent 

Saya memiliki dataset dengan sekitar 5.000 fitur / kovariat yang sering berkorelasi dan respons biner. Data itu diberikan kepada saya, saya tidak mengumpulkannya. Saya menggunakan Lasso dan meningkatkan gradien untuk membangun model. Saya menggunakan iterasi, validasi cross bersarang. Saya melaporkan 40 koefisien terbesar (absolut) Lasso dan 40 fitur terpenting dalam …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional 

Saya bertanya-tanya, bagaimana ruang hilbert dan analisis fungsional berguna untuk pembelajaran mesin? Saya pikir pembelajaran mesin adalah campuran dari statistik, ilmu komputer dan optimisasi. Bagaimana analisis fungsional berhubungan dengan itu?

9 machine-learning  mathematical-statistics  computational-statistics 

Contoh: Saya memiliki kalimat dalam deskripsi pekerjaan: "Java senior engineer in UK". Saya ingin menggunakan model pembelajaran yang mendalam untuk memperkirakannya sebagai 2 kategori: English dan IT jobs. Jika saya menggunakan model klasifikasi tradisional, hanya dapat memprediksi 1 label dengan softmaxfungsi di lapisan terakhir. Dengan demikian, saya dapat menggunakan 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Bagaimana Anda menginterpretasikan kurva survival dari model hazard proporsional cox? Dalam contoh mainan ini, anggaplah kita memiliki model hazard proporsional cox pada agevariabel dalam kidneydata, dan menghasilkan kurva survival. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Misalnya, pada waktu , pernyataan mana yang benar? atau keduanya salah?200200200 Pernyataan …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Saya melatih jaringan saraf convolutional sederhana untuk regresi, di mana tugasnya adalah untuk memprediksi lokasi (x, y) kotak dalam gambar, misalnya: Output dari jaringan memiliki dua node, satu untuk x, dan satu untuk y. Sisa dari jaringan adalah jaringan saraf convolutional standar. Hilangnya adalah standar kuadrat kesalahan antara posisi kotak …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning  loss-functions 

Seperti banyak orang lain, saya menemukan sumber daya di sini dan di sini sangat berguna untuk memahami sel-sel LSTM. Saya yakin saya mengerti bagaimana nilai mengalir dan diperbarui, dan saya cukup percaya diri untuk menambahkan "koneksi lubang intip" yang disebutkan, dll. Dalam contoh saya, saya punya setiap langkah langkah vektor …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn