machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं एक वर्गीकरण समस्या के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रयोग करना चाहता हूं जिसे मैं सामना कर रहा हूं। मैं RBM की बात करने वाले पत्रों में भाग गया। लेकिन मैं जो समझ सकता हूं, वे बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क से अलग नहीं हैं। यह सटीक है? इसके अलावा …

22 r  machine-learning  classification  neural-networks 

मैं कलाकारों की टुकड़ी सीखने (जैसे बूस्टिंग) में कमजोर शिक्षार्थियों के बारे में कई बारीकी से संबंधित प्रश्न करता हूं। यह गूंगा लग सकता है, लेकिन मजबूत शिक्षार्थियों के विपरीत कमजोर का उपयोग करने के क्या लाभ हैं? (उदाहरण के लिए "मजबूत" सीखने के तरीकों को बढ़ावा क्यों नहीं दिया …

22 machine-learning  boosting  ensemble 

क्या किसी ने सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन का उपयोग करते हुए समय श्रृंखला भविष्यवाणी का प्रयास किया है? मैं सपोर्ट वेक्टर मशीनों को समझता हूं और आंशिक रूप से सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन को समझता हूं, लेकिन मुझे समझ नहीं आता है कि इन्हें टाइम सीरीज, खासकर मल्टीवेरेट टाइम सीरीज के लिए …

22 time-series  machine-learning  svm 

मेरे प्रश्न का वर्णन करने के लिए, मान लीजिए कि मेरे पास एक प्रशिक्षण सेट है जहां इनपुट में शोर की डिग्री है, लेकिन आउटपुट उदाहरण के लिए नहीं है; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

मैं प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग का शौकीन हूं। केवल कुछ महीने पहले मैंने मशीन लर्निंग प्रोग्रामिंग के बारे में सीखना शुरू किया। बहुत से लोग जिनके पास मात्रात्मक विज्ञान की पृष्ठभूमि नहीं है, मैंने भी व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एमएल पैकेज (कैरेट आर) में एल्गोरिदम और डेटासेट …

22 machine-learning 

मैं का उपयोग कर एक स्वास्थ्य देखभाल डेटासेट पर एक लोचदार शुद्ध रसद प्रतिगमन प्रदर्शन कर रहा हूँ glmnetका एक ग्रिड से अधिक लैम्ब्डा मूल्यों का चयन करके आर में पैकेज 1. 0 से मेरे संक्षिप्त कोड के नीचे है:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, …

22 machine-learning  cross-validation  glmnet  elastic-net 

मैं बेहतर आर संकुल को समझना चाहते हैं Larsऔर Glmnetहै, जो कमंद समस्या को हल करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं: (पेजवेरिएबल्स औरएननमूनों के लिए,www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdfपेज 3 परदेखें)m i n( β0β) ∈ आरपी + 1[ १2 एनΣमैं = १एन( yमैं- β0- एक्सटीमैंβ)2+ λ | | β| |एल1]मीटरमैंn(β0β)∈आरपी+1[12एनΣमैं=1एन(yमैं-β0-एक्समैंटीβ)2+λ||β||एल1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} …

22 r  regression  machine-learning  lasso  regularization 

मैं K- साधनों का प्रदर्शन उन वस्तुओं पर करना चाहता हूं जो मेरे पास हैं, लेकिन वस्तुओं को अंतरिक्ष में बिंदुओं के रूप में वर्णित नहीं किया जाता है, अर्थात objects x featuresडाटासेट द्वारा । हालांकि, मैं किसी भी दो वस्तुओं के बीच की दूरी की गणना करने में सक्षम …

22 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  distance 

बहुत अधिक गुस्सा पक्षी खेलने के बाद, मैंने अपनी रणनीतियों का पालन करना शुरू कर दिया। यह पता चला है कि मैंने प्रत्येक स्तर पर 3 स्टार प्राप्त करने के लिए एक बहुत ही विशिष्ट दृष्टिकोण विकसित किया है। इसने मुझे मशीन लर्निंग सिस्टम विकसित करने की चुनौतियों के बारे …

22 machine-learning  reinforcement-learning 

पृष्ठभूमि: हां, प्रतिबंधित बोल्ट्जमन मशीन (आरबीएम) का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के भार को आरंभ करने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा इसका उपयोग "लेयर-बाय-लेयर" तरीके से एक गहरी विश्वास नेटवर्क बनाने के लिए किया जा सकता है (यानी, -th लेयर को -th लेयर के शीर्ष पर , और …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

हमें कब / बिन स्वतंत्र चर / सुविधाओं का विवेक करना चाहिए और कब नहीं करना चाहिए? प्रश्न का उत्तर देने का मेरा प्रयास: सामान्य तौर पर, हमें बिन नहीं होना चाहिए, क्योंकि बिनिंग जानकारी खो देगा। बिनिंग वास्तव में मॉडल की स्वतंत्रता की डिग्री बढ़ा रहा है, इसलिए, बिनिंग …

21 machine-learning  continuous-data  feature-construction  binning 

MCMC (मार्कोव चेन मोंटे कार्लो) के बारे में मेरे पास जो थोड़ा ज्ञान है, उसके आधार पर, मैं समझता हूं कि नमूना उपरोक्त तकनीक का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले नमूने के तरीके हैंमिल्टन और मेट्रोपोलिस हैं। क्या अधिक कुशल MCMC नमूना बनाने के लिए …

21 machine-learning  mcmc  monte-carlo  markov-process 

मेरी समझ यह है कि जब उचित क्रॉस सत्यापन और मॉडल चयन प्रक्रियाओं का पालन किया जाता है, तब भी ओवरफिटिंग तब होगी जब कोई एक मॉडल के लिए पर्याप्त खोज करता है , जब तक कि कोई मॉडल जटिलता, अवधि पर प्रतिबंध नहीं लगाता। इसके अलावा, अक्सर लोग डेटा …

21 machine-learning  cross-validation  goodness-of-fit  scikit-learn  caret 

मैं एक कागल प्रतियोगिता ( मालवेयर क्लासिफिकेशन ) के जीतने के समाधान की रिपोर्ट पढ़ रहा था । रिपोर्ट इस फ़ोरम पोस्ट में पाई जा सकती है । समस्या एक वर्गीकरण समस्या थी (नौ कक्षाएं, ट्रेन सेट में 10000 तत्वों के साथ मीट्रिक का लॉगरिदमिक नुकसान था), परीक्षण सेट में …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

सरलता के लिए, मान लीजिए कि मैं स्पैम / नॉन-स्पैम ईमेल के क्लासिक उदाहरण पर काम कर रहा हूं। मेरे पास 20000 ईमेल का एक सेट है। इनमें से, मुझे पता है कि 2000 स्पैम हैं, लेकिन मेरे पास नॉट-स्पैम ईमेल का कोई उदाहरण नहीं है। मैं भविष्यवाणी करना चाहता …

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