Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Baru dalam hal statistik dan pembelajaran mesin dan mengikuti kursus online. Saya mencoba memahami regresi logistik secara lebih rinci, dan memperhatikan perbedaan dalam rumus antara kursus Andrew Ng dan kursus pembelajaran statistik Stanford. Di bawah ini saya memposting gambar tautan ke kedua formula. Jadi pembilangnya berbeda. Saya harus kehilangan smthg …

8 regression  machine-learning  logistic 

Saya baru mengonversi rumus ke bentuk matriks. Tetapi ini diperlukan untuk kode pembelajaran mesin yang efisien. Jadi saya ingin mengerti cara "benar", bukan hal koboi yang saya lakukan. Baiklah kita mulai, saya mencoba untuk mengubah jumlah kuadrat tertimbang dari bentuk di bawah ini ke dalam bentuk matriks. Saya sering melihat …

8 regression  machine-learning  linear-algebra 

Kami sering mempelajari model Gaussian Mixture sebagai model yang berguna dalam pembelajaran mesin dan aplikasinya. Apa signifikansi fisik dari " Campuran " ini? Apakah ini digunakan karena Gaussian Mixture Model memodelkan probabilitas sejumlah variabel acak masing-masing dengan nilai rata-rata sendiri? Jika tidak, lalu apa interpretasi yang benar dari kata ini.

8 machine-learning  distributions  gaussian-mixture  mixture  mathematical-statistics 

Dari Wikipedia: Dalam pemodelan statistik, analisis regresi adalah proses statistik untuk memperkirakan hubungan antar variabel. Ini mencakup banyak teknik untuk memodelkan dan menganalisis beberapa variabel, ketika fokusnya adalah pada hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen (atau 'prediktor'). Tidak sama dengan klasifikasi ? Pada akhirnya, bukankah itu …

8 regression  machine-learning  classification  definition 

Pertanyaan: Apakah ada yang tahu tentang buku teks yang memperkenalkan pembelajaran mesin (untuk pertama kalinya) melalui pendekatan ulang ruang kernel Hilbert ? Yaitu, yang menganggap analisis fungsional sebagai prasyarat, tetapi jangan menganggap pengetahuan sebelumnya tentang pembelajaran mesin? Setiap artikel survei akan menjadi sangat dekat. Tolong, jangan ada makalah penelitian - …

8 machine-learning  references 

Untuk pertama kalinya (alasan ketidaktepatan / kesalahan) saya melihat proses Gaussian , dan lebih khusus lagi, menonton video ini oleh Nando de Freitas . Catatan tersedia online di sini . Pada titik tertentu ia menggambar sampel acak dari normal multivariat yang dihasilkan dengan membuat matriks kovarians berdasarkan pada kernel Gaussian …

8 machine-learning  simulation  stochastic-processes  gaussian-process 

Dalam SGD suatu jaman akan menjadi presentasi penuh dari data pelatihan, dan kemudian akan ada pembaruan bobot N per jaman (jika ada contoh data N dalam set pelatihan). Jika sekarang kita melakukan mini-batch sebagai gantinya, katakan dalam batch 20. Apakah satu zaman sekarang terdiri dari pembaruan berat N / 20, …

8 machine-learning  neural-networks 

Secara umum saya harus melatih ulang jaringan saraf saya dengan lebih sedikit neuron sehingga memiliki lebih sedikit neuron ReLU yang mati? Saya telah membaca pendapat yang bertentangan tentang ReLU yang mati. Beberapa sumber mengatakan ReLU yang mati baik karena mereka mendorong sparsity. Yang lain mengatakan mereka buruk karena ReLU yang …

8 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

Saya ingin melatih jaringan dengan non-linearitas yang menderita menghilangnya (atau meledak masalah gradien meskipun sebagian besar menghilang). Saya tahu bahwa cara standar (saat ini) adalah dengan menggunakan normalisasi batch 1 [BN] 1 atau hanya meninggalkan non-linearitas dan menggunakan unit ReLu Rectifier / ReLu . Saya menginginkan dua hal: Tetap dengan …

8 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  batch-normalization 

Biarkan f [x] menjadi Gaussian Mixture pdf dengan n syarat bobot seragam, berarti , dan varians yang sesuai :{μ1, . . . ,μn}{μ1,...,μn}\{\mu_{1},...,\mu_{n}\}{σ1, . . . ,σn}{σ1,...,σn}\{\sigma_{1},...,\sigma_{n}\} f( x ) ≡1n∑i = 1n12 πσ2saya----√e-( x -μsaya)22σ2sayaf(x)≡1n∑saya=1n12πσsaya2e-(x-μsaya)22σsaya2f(x)\equiv\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_{i}^{2}}}e^{-\frac{(x-\mu_{i})^{2}}{2\sigma_{i}^{2}}} Tampaknya intuitif bahwa kemungkinan log yang diambil sampel di pusat Gaussian akan lebih besar …

8 machine-learning  gaussian-mixture 

Saya sudah mulai membaca tentang Jaringan Syaraf Berulang (RNNs) dan Memori Jangka Pendek (LSTM) ... (... oh, tidak cukup poin rep di sini untuk daftar referensi ...) Satu hal yang tidak saya dapatkan: Tampaknya selalu ada neuron di setiap instance dari lapisan tersembunyi yang "sepenuhnya terhubung" dengan setiap neuron pada …

8 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Saya telah mempelajari teori di balik JST akhir-akhir ini dan saya ingin memahami 'keajaiban' di balik kemampuan klasifikasi multi-kelas non-linear. Ini membawa saya ke situs web ini yang melakukan pekerjaan dengan baik untuk menjelaskan secara geometris bagaimana perkiraan ini dicapai. Inilah cara saya memahaminya (dalam 3D): Lapisan tersembunyi dapat dianggap …

8 machine-learning  neural-networks  approximation  intuition  function 

Pembelajaran Statistik dan hasilnya saat ini meresap dalam Ilmu Sosial. Beberapa bulan yang lalu, Guido Imbens berkata: "LASSO adalah OLS baru". Saya belajar Machine Learning sedikit, dan saya tahu bahwa tujuan utamanya adalah prediksi. Saya juga setuju dengan perbedaan Leo Breiman antara dua budaya statistik. Jadi, dari sudut pandang saya, …

8 machine-learning  lasso  causality 

Misalkan saya memberi makan matriks 2D bentuk (99,13) sebagai input ke lapisan LSTM. Saya memiliki n jumlah file, di mana masing-masing berisi vektor ukuran (99,13). Saya telah memutuskan untuk mempertimbangkan 13 sebagai jumlah fitur dan 99 sebagai catatan waktu. (Saat menerapkan dengan Keras, saya telah menambahkan layer LSTM sebagai layer …

8 machine-learning  lstm  rnn 

https://www.tensorflow.org/ Semua proyek di TensorFlow yang saya lihat di GitHub mengimplementasikan beberapa jenis model Jaringan Saraf Tiruan. Mengingat TensorFlow merupakan peningkatan dari pada DAG (ini bukan asiklik lagi), saya bertanya-tanya apakah beberapa kekurangan yang melekat membuatnya tidak cocok untuk model pembelajaran mesin umum? Dalam Model Komputasi TensorFlow, apakah mungkin untuk …

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  supervised-learning  tensorflow