Statistik dan Big Data supervised-learning

4

Ketidakseimbangan kelas dalam Pembelajaran dengan Mesin yang Dibimbing

Ini adalah pertanyaan secara umum, tidak spesifik untuk metode atau kumpulan data apa pun. Bagaimana kita menangani masalah ketidakseimbangan kelas dalam pembelajaran Supervised Machine di mana angka 0 adalah sekitar 90% dan angka 1 adalah sekitar 10% dalam dataset Anda. Bagaimana kita melatih penggolong secara optimal. Salah satu cara yang …

47 machine-learning unbalanced-classes supervised-learning

1

Perbedaan antara GradientDescentOptimizer dan AdamOptimizer (TensorFlow)?

Saya telah menulis MLP sederhana di TensorFlow yang memodelkan XOR-Gate . Jadi untuk: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] itu harus menghasilkan yang berikut: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Jaringan memiliki lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran dengan masing-masing 2, 5 dan 1 neuron. …

45 machine-learning neural-networks error gradient-descent supervised-learning

1

Apa bedanya softmax_cross_entropy_with_logits dari softmax_cross_entropy_with_logits_v2?

Secara khusus, saya kira saya bertanya-tanya tentang pernyataan ini: Versi utama masa depan TensorFlow akan memungkinkan gradien mengalir ke input label pada backprop secara default. Yang ditampilkan saat saya gunakan tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Dalam pesan yang sama ia mendesak saya untuk melihatnya tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. Saya melihat melalui dokumentasi tetapi hanya menyatakan bahwa untuk …

41 machine-learning supervised-learning tensorflow backpropagation

3

Terapkan embeddings kata ke seluruh dokumen, untuk mendapatkan vektor fitur

Bagaimana cara saya menggunakan kata embedding untuk memetakan dokumen ke vektor fitur, cocok untuk digunakan dengan pembelajaran yang diawasi? Sebuah embedding kata memetakan setiap kata ke vektor , dimana adalah beberapa nomor yang tidak terlalu besar (misalnya, 500). Kata embeddings yang populer termasuk word2vec dan Glove .wwwv∈Rdv∈Rdv \in \mathbb{R}^dddd Saya …

38 classification natural-language supervised-learning word2vec word-embeddings

3

Apakah ada masalah pembelajaran terawasi yang jaringan saraf (dalam) jelas tidak bisa mengungguli metode lain?

Saya telah melihat orang-orang telah melakukan banyak upaya pada SVM dan kernel, dan mereka terlihat cukup menarik sebagai pemula dalam Machine Learning. Tetapi jika kita berharap bahwa hampir selalu kita dapat menemukan solusi yang lebih baik dalam hal Jaringan Saraf (dalam), apa arti dari mencoba metode lain di era ini? …

33 machine-learning svm kernel-trick supervised-learning

2

Pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan dan pembelajaran penguatan: Dasar-dasar alur kerja

Pembelajaran terawasi 1) Manusia membangun classifier berdasarkan input dan output data 2) Pengklasifikasi tersebut dilatih dengan serangkaian data pelatihan 3) Klasifikasi itu diuji dengan serangkaian data uji 4) Penempatan jika output memuaskan Untuk digunakan ketika, "Saya tahu cara mengklasifikasikan data ini, saya hanya perlu Anda (pengklasifikasi) untuk mengurutkannya." Titik metode: …

30 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

5

Membedakan antara dua kelompok dalam statistik dan pembelajaran mesin: uji hipotesis vs klasifikasi vs pengelompokan

Asumsikan saya memiliki dua kelompok data, berlabel A dan B (masing-masing berisi misalnya 200 sampel dan 1 fitur), dan saya ingin tahu apakah mereka berbeda. Saya bisa: a) melakukan uji statistik (misalnya uji-t) untuk melihat apakah mereka berbeda secara statistik. b) menggunakan pembelajaran mesin yang diawasi (mis. dukungan vektor klasifikasi …

29 machine-learning hypothesis-testing t-test unsupervised-learning supervised-learning

3

Pembelajaran tanpa pengawasan, supervisi, dan semi-supervisi

Dalam konteks pembelajaran mesin, apa perbedaannya belajar tanpa pengawasan pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran semi-terawasi? Dan apa saja beberapa pendekatan algoritmik utama untuk dilihat?

27 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

3

Analisis Rangkaian Waktu Harian

Saya mencoba melakukan analisis deret waktu dan saya baru di bidang ini. Saya memiliki hitungan harian acara dari 2006-2009 dan saya ingin menyesuaikan model deret waktu untuk itu. Inilah kemajuan yang telah saya buat: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Hasil plot yang saya dapatkan adalah: Untuk memverifikasi apakah ada musiman dan …

25 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

3

Bagaimana cara memprediksi hasil dengan hanya kasus positif sebagai pelatihan?

Demi kesederhanaan, katakanlah saya sedang mengerjakan contoh klasik dari email spam / bukan-spam. Saya memiliki 20000 email. Dari jumlah tersebut, saya tahu bahwa 2000 adalah spam tetapi saya tidak memiliki contoh email bukan-spam. Saya ingin memprediksi apakah 18.000 sisanya adalah spam atau tidak. Idealnya, hasil yang saya cari adalah probabilitas …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

2

Apa asumsi berlipat ganda dalam pembelajaran semi-terawasi?

Saya mencoba mencari tahu apa arti asumsi berlipat ganda dalam pembelajaran semi-diawasi. Adakah yang bisa menjelaskan dengan cara sederhana? Saya tidak bisa mendapatkan intuisi di baliknya. Dikatakan bahwa data Anda terletak pada manifold dimensi rendah yang tertanam di ruang dimensi lebih tinggi. Saya tidak mengerti apa artinya itu.

20 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning manifold-learning

1

Apakah pembelajaran yang diawasi merupakan bagian dari pembelajaran penguatan?

Sepertinya definisi pembelajaran terawasi adalah subset dari pembelajaran penguatan, dengan jenis fungsi hadiah tertentu yang didasarkan pada data berlabel (sebagai lawan dari informasi lain di lingkungan). Apakah ini penggambaran yang akurat?

16 machine-learning terminology reinforcement-learning supervised-learning definition

4

Apa itu * Jaringan Syaraf Tiruan?

Ketika kita mempelajari literatur Neural Networks , kita dapat mengidentifikasi metode lain dengan topologi neuromorfik (arsitektur seperti Neural-Network). Dan saya tidak berbicara tentang Teorema Perkiraan Universal . Contoh diberikan di bawah ini. Lalu, itu membuat saya bertanya-tanya: apa definisi Jaringan Syaraf Tiruan buatan? Topologinya tampaknya mencakup segalanya. Contoh: Salah satu …

15 machine-learning neural-networks deep-learning unsupervised-learning supervised-learning

4

Interval prediksi untuk algoritma pembelajaran mesin

Saya ingin tahu apakah proses yang dijelaskan di bawah ini valid / dapat diterima dan ada pembenaran yang tersedia. Idenya: Algoritma pembelajaran terawasi tidak mengasumsikan struktur / distribusi yang mendasari tentang data. Pada akhirnya mereka membuat estimasi titik keluaran. Saya berharap bisa mengukur ketidakpastian estimasi tersebut. Sekarang, proses pembuatan model …

14 machine-learning confidence-interval bootstrap supervised-learning gbm

1

Pengurangan dimensi yang diawasi

Saya memiliki satu set data yang terdiri dari sampel berlabel 15K (dari 10 grup). Saya ingin menerapkan pengurangan dimensi menjadi 2 dimensi, yang akan mempertimbangkan pengetahuan label. Ketika saya menggunakan teknik reduksi dimensionalitas tanpa pengawasan "standar" seperti PCA, plot sebar tampaknya tidak ada hubungannya dengan label yang dikenal. Apakah yang …

13 machine-learning pca dimensionality-reduction supervised-learning discriminant-analysis

Pertanyaan yang diberi tag «supervised-learning»