machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैंने देखा है कि लोगों ने एसवीएम और कर्नेल पर बहुत प्रयास किए हैं, और वे मशीन लर्निंग में एक स्टार्टर के रूप में बहुत दिलचस्प लगते हैं। लेकिन अगर हम उम्मीद करते हैं कि लगभग-हमेशा हम न्यूरल नेटवर्क के मामले में बेहतर समाधान पा सकते हैं, तो इस युग …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning 

क्या किसी ने पहले से गहन गहन तंत्रिका नेटवर्क में प्रशिक्षण पर कोई साहित्य देखा है? मैंने केवल ऑटोएन्कोडर या प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीनों में बिना पूर्व-प्रशिक्षित प्रशिक्षण देखा है।

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

मेरे पास एक स्ट्रीमिंग डेटा सेट है, उदाहरण एक समय में उपलब्ध हैं। मुझे उन पर मल्टी क्लास वर्गीकरण करने की आवश्यकता होगी। जैसे ही मैंने सीखने की प्रक्रिया के लिए एक प्रशिक्षण उदाहरण दिया, मुझे उदाहरण को त्यागना होगा। समवर्ती, मैं भी नवीनतम मॉडल का उपयोग कर रहा हूँ …

33 machine-learning  svm  neural-networks 

मैं इस बात की व्याख्या कर रहा हूं कि कैसे ग्रेडिएंट बूस्टेड पेड़ों में सापेक्ष परिवर्तनीय महत्व की गणना की जाती है जो सामान्य रूप से सामान्य / सरल नहीं है: उपायों को विभाजित करने के लिए चर का चयन करने की संख्या के आधार पर किया जाता है, प्रत्येक …

33 machine-learning  data-mining  predictive-models  cart  boosting 

मैं समझता हूं कि एचएमएम (हिडन मार्कोव मॉडल) जेनेरेटिव मॉडल हैं, और सीआरएफ भेदभावपूर्ण मॉडल हैं। मैं यह भी समझता हूं कि CRF (कंडिशनल रैंडम फील्ड्स) कैसे डिजाइन और उपयोग किए जाते हैं। मुझे समझ में नहीं आता कि वे एचएमएम से कैसे अलग हैं? मैंने पढ़ा है कि एचएमएम …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

एंड्रयू एनजी के दशक में Coursera पर तंत्रिका नेटवर्क और दीप लर्निंग पाठ्यक्रम वह कहता है कि का उपयोग कर लगभग हमेशा उपयोग करने के लिए बेहतर है ।tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid कारण वह देता है कि का उपयोग कर उत्पादन है केंद्र नहीं बल्कि आसपास 0 से के 0.5, और इस "अगले …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

प्रतिगमन करते समय, उदाहरण के लिए, चुनने के लिए दो हाइपर पैरामीटर अक्सर फ़ंक्शन की क्षमता (उदाहरण के लिए, एक बहुपद का सबसे बड़ा प्रतिपादक), और नियमितीकरण की मात्रा है। मैं जिस उलझन में हूं, वह यह है कि क्यों न केवल कम क्षमता वाले फंक्शन का चयन किया जाए …

32 regression  machine-learning  optimization  regularization  polynomial 

मुझे इस पेपर के बारे में पता चला जो ट्रेंडिंग टॉपिक्स की भविष्यवाणी करने के लिए लिंक विसंगति का पता लगाने का उपयोग करता है, और मैंने इसे अविश्वसनीय रूप से पेचीदा पाया: पेपर "लिंक एनोमली डिटेक्शन के माध्यम से सामाजिक धाराओं में उभरते विषयों की खोज" है । मैं …

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मैं तंत्रिका नेटवर्क के लिए पूरी तरह से नया हूं, लेकिन उन्हें समझने में बहुत दिलचस्पी है। हालाँकि शुरुआत करना आसान नहीं है। क्या कोई अच्छी पुस्तक या किसी अन्य प्रकार के संसाधन की सिफारिश कर सकता है? क्या कोई पढ़ना चाहिए? मैं किसी भी तरह की टिप के लिए …

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क्या पायथन में कंडिशनल रैंडम फील्ड्स का लोकप्रिय कार्यान्वयन है ? मुझे ऐसा कोई भी नहीं मिल रहा है जो व्यापक रूप से उपयोग किया जाता हो और लोकप्रिय हो!

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एसवीएम का उपयोग करके एक चर (विशेषता) महत्व कैसे प्राप्त करें?

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मशीन सीखने के बारे में कौरसेरा पर एंड्रयू एनजी द्वारा दिए गए रैखिक प्रतिगमन पर एक व्याख्यान से मैं थोड़ा भ्रमित हूं। वहां, उन्होंने एक लागत समारोह दिया जो योग के वर्गों को न्यूनतम करता है: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 मैं समझता हूं कि कहां से आता है। मुझे …

32 regression  machine-learning  loss-functions 

मैं एक प्रतिगमन समस्या पर काम कर रहा हूं जहां इनपुट एक छवि है, और लेबल 80 और 350 के बीच एक निरंतर मूल्य है। प्रतिक्रिया के बाद चित्र कुछ रसायनों के होते हैं। जो रंग निकलता है, वह किसी अन्य रसायन की एकाग्रता को इंगित करता है जिसे छोड़ …

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क्या "गहरी सीख" मल्टीलेवल / पदानुक्रमित मॉडलिंग के लिए सिर्फ एक और शब्द है? मैं पूर्व की तुलना में उत्तरार्द्ध से बहुत अधिक परिचित हूं, लेकिन मैं जो बता सकता हूं, उससे प्राथमिक अंतर उनकी परिभाषा में नहीं है, लेकिन उनका उपयोग और मूल्यांकन उनके आवेदन डोमेन के भीतर कैसे …

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एमआरआई डेटा का उपयोग करके कैंसर की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए मेरे पास एक चार परत सीएनएन है। मैं nonLearities शुरू करने के लिए ReLU सक्रियण का उपयोग करता हूं। ट्रेन की सटीकता और हानि क्रमशः नीरस रूप से बढ़ती और घटती है। लेकिन, मेरी परीक्षा की सटीकता …

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