machine-learning पर टैग किए गए जवाब

प्रस्तावना यह एक लंबी पोस्ट है। यदि आप इसे दोबारा पढ़ रहे हैं, तो कृपया ध्यान दें कि मैंने प्रश्न भाग को संशोधित कर दिया है, हालांकि पृष्ठभूमि सामग्री समान है। इसके अतिरिक्त, मुझे विश्वास है कि मैंने समस्या का समाधान तैयार कर लिया है। वह समाधान पोस्ट के नीचे …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc 

कई मशीन सीखने के अनुप्रयोगों में, तथाकथित डेटा वृद्धि विधियों ने बेहतर मॉडल बनाने की अनुमति दी है। उदाहरण के लिए, बिल्लियों और कुत्तों की छवियों का एक प्रशिक्षण सेट मान लें । घूर्णन, मिररिंग, कंट्रास्ट को एडजस्ट करने आदि से मूल लोगों से अतिरिक्त चित्र उत्पन्न करना संभव है।100100100 …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग में, हमारे पास ऐसे मान हैं जो भरे नहीं हैं। मान लीजिए कि किसी उपयोगकर्ता ने फिल्म नहीं देखी है तो हमें वहां एक 'ना' डालना होगा। यदि मैं इस मैट्रिक्स का एक SVD लेने जा रहा हूँ, तो मुझे वहाँ कुछ संख्या डालनी होगी - कहिए 0. …

21 machine-learning  svd  recommender-system 

मान लें कि आप प्रति दिन अरबों टिप्पणियों की धुन पर एक विशाल डेटा सेट का विश्लेषण कर रहे हैं, जहां प्रत्येक अवलोकन में कुछ हज़ार विरल और संभवतः निरर्थक संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध चर हैं। मान लीजिए कि एक प्रतिगमन समस्या है, एक असंतुलित बाइनरी वर्गीकरण समस्या है, और एक …

21 r  machine-learning  data-mining  large-data 

मैं सोच रहा था कि क्या किसी के पास क्लस्टरिंग की तुलना के लिए सूचना और विविधता सूचकांक के अंतर के पीछे कोई अंतर्दृष्टि या अंतर्ज्ञान है। मैंने मरीना मेलिया (जर्नल ऑफ़ मल्टीवेरेट एनालिसिस, 2007) द्वारा पेपर " कम्पेयरिंग कलस्टरिंग - एन इंफॉर्मेशन बेस्ड डिस्टेंस " पढ़ा है , लेकिन, …

21 machine-learning  clustering  metric 

प्रसंग इस साइट पर एक लोकप्रिय सवाल " सामान्य सांख्यिकीय पाप क्या हैं? "। उल्लेख किए गए पापों में से एक यह मान रहा है कि "सहसंबंध का अर्थ कार्य ..." लिंक है फिर, 5 अपवोट के साथ टिप्पणियों में यह सुझाव दिया गया है कि: "Google $ 65B को …

21 machine-learning  causality 

लगभग हर निर्णय पेड़ उदाहरण मैं भर में आया है एक द्विआधारी पेड़ होने के लिए होता है। क्या यह बहुत सार्वभौमिक है? क्या अधिकांश मानक एल्गोरिदम (C4.5, CART, आदि) केवल बाइनरी पेड़ों का समर्थन करते हैं? मैं जो इकट्ठा करता हूं, उससे CHAID बाइनरी पेड़ों तक सीमित नहीं है, …

21 machine-learning  data-mining  cart 

मुझे एक कार्यक्रम लागू करने की आवश्यकता है जो कुछ प्रशिक्षण डेटा के आधार पर रिकॉर्ड को 2 श्रेणियों (सच्चा / गलत) में वर्गीकृत करेगा, और मैं सोच रहा था कि मुझे किस एल्गोरिदम / कार्यप्रणाली को देखना चाहिए। उनमें से चुनने के लिए बहुत कुछ प्रतीत होता है - …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

नोट: मामला n >> p है मैं सांख्यिकीय शिक्षण के तत्वों को पढ़ रहा हूं और क्रॉस वेलिडेशन करने के "सही" तरीके के बारे में विभिन्न उल्लेख हैं (जैसे पृष्ठ 60, पृष्ठ 245)। विशेष रूप से, मेरा सवाल यह है कि जब कोई मॉडल खोज की गई है तो के-गुना …

21 machine-learning  model-selection  data-mining  cross-validation 

मैंने अलग-अलग बाइनरी वर्गीकरण एल्गोरिदम पर एक ही डेटासेट के साथ 10-गुना क्रॉस सत्यापन चलाया, और माइक्रो और मैक्रो औसत परिणाम दोनों प्राप्त किए। यह उल्लेख किया जाना चाहिए कि यह एक बहु-लेबल वर्गीकरण समस्या थी। मेरे मामले में, सच्चे नकारात्मक और सकारात्मक सकारात्मक को समान रूप से तौला जाता …

21 machine-learning  cross-validation 

मशीन लर्निंग और पैटर्न मान्यता के संदर्भ में, कर्नेल ट्रिक नामक एक अवधारणा है । उन समस्याओं का सामना करना, जहां मुझे यह निर्धारित करने के लिए कहा जाता है कि क्या कोई फ़ंक्शन कर्नेल फ़ंक्शन हो सकता है या नहीं, वास्तव में क्या किया जाना चाहिए? क्या मुझे पहले …

21 machine-learning  kernel-trick 

इस प्रश्न के पहले से ही यहाँ उत्तर हैं : लागत समारोह में बदलाव सकारात्मक कैसे हो सकता है? (1 उत्तर) जब मेरा तंत्रिका नेटवर्क नहीं सीखता है तो मुझे क्या करना चाहिए? (5 उत्तर) पिछले महीने बंद हुआ । मैं 4 प्रकार के अनुक्रमों को वर्गीकृत करने के लिए …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

यहाँ मेरा पुराना सवाल है मैं पूछना चाहता हूं कि क्या किसी को हिडन मार्कोव मॉडल (एचएमएम) और पार्टिकल फिल्टर (पीएफ) के बीच का अंतर (और कोई अंतर) पता है, और परिणामस्वरूप कलमन फ़िल्टर, या किन परिस्थितियों में हम किस एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं। मैं एक छात्र हूं और …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

डेटा में कई विशेषताएं हैं (जैसे 100) और उदाहरणों की संख्या 100,000 की तरह है। डेटा विरल है। मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन या svm का उपयोग करके डेटा को फिट करना चाहता हूं। मुझे कैसे पता चलेगा कि क्या विशेषताएं रैखिक या गैर-रैखिक हैं ताकि मैं कर्नेल ट्रिक का उपयोग कर …

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

यह अक्सर उल्लेख किया गया है कि रेक्टिफाइड लीनियर इकाइयाँ (ReLU) ने सॉफ्टप्लस यूनिट्स को सुपरक्यूट किया है क्योंकि वे रैखिक हैं और गणना करने में तेज़ हैं। क्या सॉफ्टप्लस में अभी भी स्पार्सिटी उत्प्रेरण का लाभ है या क्या यह ReLU तक ही सीमित है? मेरे द्वारा पूछे जाने …

21 machine-learning  neural-networks