Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya sedang menonton presentasi oleh spesialis ML dari pengecer besar, di mana mereka telah mengembangkan model untuk memprediksi kehabisan stok acara. Mari kita asumsikan sejenak bahwa dari waktu ke waktu, model mereka menjadi sangat akurat, bukankah itu entah bagaimana akan "mengalahkan diri sendiri"? Artinya, jika model tersebut benar-benar berfungsi dengan …

36 machine-learning  predictive-models 

Ini adalah musim penerimaan untuk sekolah pascasarjana. Saya (dan banyak siswa seperti saya) sekarang mencoba memutuskan program statistik mana yang akan dipilih. Apa sajakah hal-hal di antara Anda yang bekerja dengan statistik menyarankan kami pertimbangkan tentang program master dalam statistik? Adakah kesalahan atau kesalahan umum yang dilakukan siswa (mungkin terkait …

36 machine-learning  mathematical-statistics  careers 

Saya punya daftar kecil perusahaan yang menyediakan platform untuk menjalankan skrip R, python, atau oktaf pada kluster yang dibangun di atas amazon EC2. Apakah ada nama lain yang harus saya tambahkan? Cloudnumber Opani crdata

36 r  machine-learning 

Saya mencari untuk melatih classifier yang akan membedakan antara Type Adan Type Bobjek dengan set pelatihan yang cukup besar sekitar 10.000 objek, sekitar setengah dari yang ada Type Adan setengahnya adalah Type B. Dataset terdiri dari 100 fitur kontinu yang merinci sifat fisik sel (ukuran, radius rata-rata, dll). Memvisualisasikan data …

36 r  machine-learning  random-forest 

Pertama-tama, saya menyadari jika saya perlu melakukan prediksi biner, saya harus membuat setidaknya dua kelas melalui melakukan satu-hot-encoding. Apakah ini benar? Namun, apakah binary cross entropy hanya untuk prediksi dengan hanya satu kelas? Jika saya menggunakan kerugian entropi lintas kategoris yang biasanya ditemukan di sebagian besar perpustakaan (seperti TensorFlow), apakah …

36 machine-learning  neural-networks  loss-functions  tensorflow  cross-entropy 

Saya pikir saya mendapatkan ide umum baik VI dan MCMC termasuk berbagai rasa MCMC seperti sampling Gibbs, Metropolis Hastings dll. Makalah ini memberikan paparan yang luar biasa dari kedua metode. Saya punya pertanyaan berikut: Jika saya ingin melakukan inferensi Bayesian, mengapa saya memilih satu metode daripada yang lain? Apa pro …

36 machine-learning  bayesian  mcmc  variational-bayes  approximate-inference 

Saat belajar tentang Peningkatan Gradien, saya belum pernah mendengar tentang kendala mengenai sifat-sifat "classifier lemah" yang digunakan metode untuk membangun dan membuat model ansambel. Namun, saya tidak bisa membayangkan aplikasi GB yang menggunakan regresi linier, dan sebenarnya ketika saya telah melakukan beberapa tes - tidak berhasil. Saya sedang menguji pendekatan …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

Saya memiliki dataset yang memiliki beberapa set label biner. Untuk setiap set label, saya melatih classifier, mengevaluasinya dengan validasi silang. Saya ingin mengurangi dimensi menggunakan analisis komponen utama (PCA). Pertanyaanku adalah: Apakah mungkin untuk melakukan PCA satu kali untuk seluruh dataset dan kemudian menggunakan dataset baru dengan dimensi yang lebih …

35 machine-learning  classification  pca  cross-validation 

Pengkodean jarang didefinisikan sebagai pembelajaran kumpulan vektor basis yang terlalu lengkap untuk mewakili vektor input (<- mengapa kita menginginkan ini). Apa perbedaan antara pengkodean jarang dan autoencoder? Kapan kita akan menggunakan pengkodean dan autoencoder yang jarang?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

Apa set data yang tersedia secara bebas untuk klasifikasi dengan lebih dari 1000 fitur (atau titik sampel jika mengandung kurva)? Sudah ada wiki komunitas tentang kumpulan data gratis: Menemukan sampel data yang tersedia secara bebas Tapi di sini, akan menyenangkan untuk memiliki daftar yang lebih fokus yang dapat digunakan dengan …

35 machine-learning  classification  dataset  large-data 

Pertanyaan ini mungkin terlalu terbuka untuk mendapatkan jawaban yang pasti, tetapi mudah-mudahan tidak. Algoritma pembelajaran mesin, seperti SVM, GBM, Random Forest dll, umumnya memiliki beberapa parameter gratis yang, di luar beberapa pedoman praktis, perlu disetel ke setiap kumpulan data. Ini umumnya dilakukan dengan semacam teknik re-sampling (bootstrap, CV dll) agar …

34 machine-learning  cross-validation  bootstrap  optimization  resampling 

Saya mengalami beberapa kesulitan memahami bagaimana menafsirkan variabel pentingnya output dari paket Random Forest. Penurunan akurasi dalam akurasi biasanya digambarkan sebagai "penurunan akurasi model dari permutasi nilai di setiap fitur". Apakah ini pernyataan tentang fitur secara keseluruhan atau tentang nilai-nilai spesifik di dalam fitur? Dalam kedua kasus, apakah Mean Decrease …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

Dapatkah saya memanggil model di mana Teorema Bayes digunakan "model Bayesian"? Saya khawatir definisi seperti itu mungkin terlalu luas. Jadi apa sebenarnya model Bayesian?

34 machine-learning  bayesian 

Saya ingin tahu tentang prosedur berulang yang dapat digunakan untuk menemukan bentuk fungsional dari fungsi y = f(A, B, C) + error_termmana saya hanya masukan adalah seperangkat pengamatan ( y, A, Bdan C). Harap dicatat bahwa bentuk fungsional ftidak diketahui. Pertimbangkan dataset berikut: AA BB CC DD EE FF == …

34 regression  machine-learning  algorithms  model-selection  data-mining 

Pohon keputusan tampaknya merupakan metode pembelajaran mesin yang sangat dimengerti. Setelah dibuat dapat dengan mudah diperiksa oleh manusia yang merupakan keuntungan besar dalam beberapa aplikasi. Apa sisi lemah praktis dari Pohon Keputusan?

34 machine-learning  nonparametric  cart