machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों में देख रहा हूं, और "छद्म-लेबलिंग" की अवधारणा में आया हूं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, छद्म-लेबलिंग के साथ आपके पास लेबल किए गए डेटा के साथ-साथ अनलिस्टेड डेटा का एक सेट है। आप पहले किसी मॉडल को केवल लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित …

19 machine-learning  semi-supervised 

मैं 10 वीं कक्षा में हूं और मैं एक मशीन लर्निंग साइंस फेयर प्रोजेक्ट के लिए डेटा का अनुकरण करना चाहता हूं। अंतिम मॉडल का उपयोग रोगी डेटा पर किया जाएगा और सप्ताह के कुछ निश्चित समय के बीच सहसंबंध की भविष्यवाणी करेगा और इसका प्रभाव किसी एकल रोगी के …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

मैं डेटा के साथ मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर काम कर रहा हूं जो डेटा चयन द्वारा पहले से ही (भारी) पक्षपाती है। मान लेते हैं कि आपके पास कठिन कूट नियमों का एक सेट है। आप इसे बदलने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण कैसे करते हैं, जब इसका …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

ग्रेड स्कूल में मेरी भौतिकी के प्राध्यापक, और साथ ही नोबल पुरस्कार विजेता फेनमैन, हमेशा प्रस्तुत करते थे कि उन्होंने भौतिकी में बुनियादी अवधारणाओं और तरीकों को चित्रित करने के लिए खिलौना मॉडल कहा था, जैसे हार्मोनिक थरथरानवाला, पेंडुलम, कताई शीर्ष, और ब्लैक बॉक्स। तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोग में अंतर्निहित …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

अटारी वीडियो गेम ( यहां ) के लिए डीप क्यू-लर्निंग पर डीपमाइंड के पेपर में , वे प्रशिक्षण के दौरान अन्वेषण के लिए एप्सिलॉन-लालची विधि का उपयोग करते हैं। इसका मतलब यह है कि जब प्रशिक्षण में एक कार्रवाई का चयन किया जाता है, तो इसे या तो उच्चतम q- …

18 machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  deep-rl 

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं?प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 2 साल पहले बंद हुआ । …

18 machine-learning  classification  oversampling 

मैं कुछ समय सीखने की मशीन सीखने में व्यतीत कर रहा हूँ (पुनरावृत्ति के लिए खेद है :) और मैं मल्टीग्रेट लीनियर प्रतिगमन के मामले में कंप्यूटिंग रिग्रेशन गुणांक के लिए सीधे समीकरण हल करने पर ग्रेडिएंट डिसेंट को चुनने के अंगूठे के नियम के द्वारा साज़िश करने में मदद …

18 machine-learning  multiple-regression  large-data 

मैं हस्ती एट अल में प्रतिष्ठित के रूप में रैखिक प्रतिगमन के लिए तरीकों के तीन समूहों की कम्प्यूटेशनल जटिलता / आकलन की गति की तुलना करने की कोशिश कर रहा हूं। "सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व" (दूसरा संस्करण), अध्याय 3: सबसेट का चयन संकोचन विधियाँ व्युत्पन्न इनपुट दिशाओं (पीसीआर, पीएलएस) …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

मुझे पता है कि क्लासिफायर के प्रदर्शन का उपयोग करने के लिए मुझे डेटा को प्रशिक्षण / परीक्षण सेट में विभाजित करना होगा। लेकिन इसे पढ़ना : जब आकलनकर्ताओं के लिए विभिन्न सेटिंग्स ("हाइपरपरमेटर्स") का मूल्यांकन करते हैं, जैसे कि सी सेटिंग जो मैन्युअल रूप से एक एसवीएम के लिए …

18 machine-learning  cross-validation 

मान लीजिए मैं K = 10 सिलवटों के साथ K- गुना क्रॉस-सत्यापन करता हूं। प्रत्येक गुना के लिए एक भ्रम मैट्रिक्स होगा। परिणामों की रिपोर्ट करते समय, क्या मुझे गणना करना चाहिए कि औसत भ्रम मैट्रिक्स क्या है, या बस भ्रम मैट्रीस का योग है?

18 machine-learning  cross-validation  accuracy 

अपने मास्टर की थीसिस के लिए, मैं विभिन्न राज्यों के बीच संक्रमण के लिए एक सांख्यिकीय मॉडल विकसित करने पर काम कर रहा हूं, जिसे सीरोलॉजिकल स्टेटस द्वारा परिभाषित किया गया है। अभी के लिए, मैं इस संदर्भ में बहुत अधिक विवरण नहीं दूंगा, क्योंकि मेरा प्रश्न अधिक सामान्य / …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

गॉसियंस के मिश्रण की लॉग संभावना पर विचार करें: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlog⁡f(x(t)|θ)=∑t=1nlog⁡{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} मैं सोच रहा था कि सीधे उस समीकरण को अधिकतम करना क्यों कठिन था? मैं या तो एक स्पष्ट ठोस अंतर्ज्ञान की तलाश कर रहा था कि यह स्पष्ट क्यों होना चाहिए …

18 machine-learning  gaussian-mixture  expectation-maximization 

क्या ईआर अधिक कुशल कार्यान्वयन है (somelike Extreme Gradient Boostingग्रेडिएंट बूस्टिंग है) - व्यावहारिक दृष्टिकोण से महत्वपूर्ण अंतर है? आर पैकेज है जो उन्हें लागू करता है। क्या यह नया एल्गोरिथ्म है जो "जेनेरिक" कार्यान्वयन (आर से रैंडमफॉरस्ट पैकेज) को खत्म कर देता है न केवल दक्षता के मामले में …

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest 

पेज 91 पर "द एलीमेंट ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग" के शब्द हैं: पी-आयामी इनपुट स्पेस स्पैन में K सेंट्रोइड्स सबसे K-1 डायमेंशनल सबस्पेस पर होता है, और यदि P K से बहुत बड़ा है, तो यह डायमेंशन में काफी गिरावट होगी। मेरे दो सवाल हैं: P- आयामी इनपुट स्थान में K …

18 machine-learning  discriminant-analysis 

जैसा कि वर्तमान में खड़ा है, यह प्रश्न हमारे प्रश्नोत्तर प्रारूप के लिए एक अच्छा फिट नहीं है। हम तथ्यों, संदर्भों या विशेषज्ञता के आधार पर उत्तर दिए जाने की अपेक्षा करते हैं, लेकिन इस सवाल पर बहस, बहस, मतदान या विस्तारित चर्चा की संभावना होगी। यदि आपको लगता है …

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