machine-learning पर टैग किए गए जवाब

क्या सॉफ्टवेयर अंततः सांख्यिकीविदों को अप्रचलित बना देगा? क्या किया जाता है जो कंप्यूटर में प्रोग्राम नहीं किया जा सकता है?

26 machine-learning  dataset  careers 

क्या सुविधाओं की संख्या और टिप्पणियों की संख्या के बीच संबंध के बारे में कोई कागजात / किताबें / विचार हैं, जिन्हें "मजबूत" क्लासिफायर ट्रेन करने की आवश्यकता है? उदाहरण के लिए, मान लें कि मेरे पास एक प्रशिक्षण सेट के रूप में 1000 विशेषताएं और 10 अवलोकन हैं, और …

26 machine-learning 

वेक्टर मशीनों के वर्गीकरण को कैसे समर्थन मिलता है, इस बारे में पहले से ही एक उत्कृष्ट चर्चा रही है, लेकिन वेक्टर मशीनों के प्रतिगमन को सामान्य बनाने के समर्थन में मैं बहुत उलझन में हूं। किसी को मेरी कल्पना करने की परवाह है?

26 regression  machine-learning  svm 

मैं तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रतिगमन में दिलचस्पी रखता हूं। शून्य छिपे हुए नोड्स + स्किप-लेयर कनेक्शन वाले तंत्रिका नेटवर्क रैखिक मॉडल हैं। एक ही तंत्रिका जाल के बारे में क्या लेकिन छिपे हुए नोड्स के साथ? मैं सोच रहा हूं कि स्किप-लेयर कनेक्शन की भूमिका क्या होगी? सहज रूप …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

लगभग सभी कोड उदाहरणों में मैंने एक वीएई के बारे में देखा है, नुकसान कार्यों को निम्नानुसार परिभाषित किया गया है (यह टेंसोफ़्लो कोड है, लेकिन मैंने थीनो, मशाल आदि के लिए समान देखा है। यह एक कंफर्ट के लिए भी है, लेकिन यह भी प्रासंगिक नहीं है , बस …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

मैं सोच रहा था कि कोई एल्गोरिथ्म एक ही समय में वर्गीकरण और प्रतिगमन कर सकता है। उदाहरण के लिए, मैं एल्गोरिथ्म को एक क्लासिफायरियर सीखने देना चाहता हूं, और प्रत्येक लेबल के भीतर एक ही समय में , यह एक निरंतर लक्ष्य भी सीखता है। इस प्रकार, प्रत्येक प्रशिक्षण …

25 regression  machine-learning  classification  predictive-models  finite-mixture-model 

मैं अपनी परियोजना में गहन सीखने का उपयोग करना चाहता हूं। मैं कुछ कागज़ात के माध्यम से चला गया और मेरे सामने एक सवाल आया: क्या सजा तंत्रिका नेटवर्क और गहरी सीखने के बीच कोई अंतर है? क्या ये चीजें एक जैसी हैं या इनमें कोई बड़ा अंतर है, और …

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

मैं सोच रहा था, कि राजसी / सैद्धांतिक मशीन सीखना इतना महत्वपूर्ण क्यों है? एक मानव के रूप में एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण से, मैं समझ सकता हूं कि राजसी मशीन सीखना महत्वपूर्ण क्यों होगा: मनुष्य यह समझना पसंद करते हैं कि वे क्या कर रहे हैं, हम समझने के लिए …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

मैं हाल ही में बड़े डेटा सेट के साथ काम कर रहा हूं और स्ट्रीमिंग विधियों के बहुत सारे पेपर पाए गए हैं। कुछ नाम है: अनुवर्ती नियमित नेता और मिरर डीसेंट: समतुल्यता सिद्धांत और L1 नियमितीकरण ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) स्ट्रीमिंग लर्निंग: एक-पास एसवीएम ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) पेगासोस: एसवीएम के …

25 machine-learning  references  large-data  online 

कुछ व्याख्यान और ट्यूटोरियल में मैंने देखा है, वे आपके डेटा को तीन भागों में विभाजित करने का सुझाव देते हैं: प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण। लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि परीक्षण डेटासेट का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, और न ही यह दृष्टिकोण पूरे डेटा सेट पर क्रॉस-सत्यापन से …

25 machine-learning  cross-validation  validation 

यादृच्छिक जंगलों को विभिन्न प्रकार के कार्यों में काफी अच्छा प्रदर्शन करने के लिए जाना जाता है और उन्हें सीखने के तरीकों के व्याख्याता के रूप में जाना जाता है । क्या किसी भी प्रकार की समस्याएं या विशिष्ट परिस्थितियां हैं जिनमें किसी को यादृच्छिक जंगल का उपयोग करने से …

25 machine-learning  classification  random-forest 

मैं एक जर्मन विश्वविद्यालय में मास्टर सीएस छात्र हूं जो अब मेरी थीसिस लिख रहा है। मुझे दो महीने में किया जाएगा मुझे बहुत कठिन निर्णय लेना है अगर मुझे पीएचडी जारी रखना चाहिए या उद्योग में नौकरी ढूंढनी चाहिए। पीएचडी करने के मेरे कारण: मैं बहुत जिज्ञासु व्यक्ति हूं …

25 machine-learning  data-mining  careers 

इस सवाल को स्टैक ओवरफ्लो से माइग्रेट किया गया क्योंकि इसका जवाब क्रॉस वैलिडेट पर दिया जा सकता है। 7 साल पहले पलायन कर गए । मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि न्यूरल नेटवर्क छवि मान्यता पर कैसे काम करता है। मैंने कुछ उदाहरण देखे हैं और …

25 machine-learning  neural-networks  image-processing 

मैं सोच रहा था कि क्रॉसविलेक्टेड समुदाय के बायेसियन कैसे मॉडल अनिश्चितता की समस्या को देखते हैं और वे इससे कैसे निपटना पसंद करते हैं? मैं अपने प्रश्न को दो भागों में बाँटने की कोशिश करूँगा: मॉडल अनिश्चितता से कैसे महत्वपूर्ण (आपके अनुभव / राय में) है? मुझे मशीन लर्निंग …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

जैसे स्पष्ट क्लासिफायर विशेषता कम्प्यूटेशनल लागत, सुविधाओं / लेबल के अपेक्षित डेटा प्रकार और डेटा सेट के कुछ आकारों और आयामों के लिए उपयुक्तता, शीर्ष पांच (या 10, 20?) एक नए डेटा सेट पर पहले प्रयास करने वाले क्लासिफायर एक के बारे में अभी तक बहुत कुछ नहीं जानते हैं …

25 machine-learning  classification  methodology