machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं अपने पाठ डेटा पर वर्गीकरण करना चाह रहा हूं। मेरे पास 300 classes, प्रति वर्ग (इसलिए 60000 documents in total) 200 प्रशिक्षण दस्तावेज हैं और इसका परिणाम बहुत ही उच्च आयामी डेटा (हम 1 मिलियन आयामों से अधिक हो सकता है ) में हो सकता है । मैं पाइपलाइन …

18 machine-learning  classification  text-mining 

मैं ऐसे पत्रों या ग्रंथों की तलाश कर रहा हूं, जिनकी तुलना और चर्चा (अनुभवजन्य या सैद्धांतिक रूप से): बढ़ाने और निर्णय के पेड़ जैसे एल्गोरिदम रैंडम वन या AdaBoost , और GentleBoost निर्णय वृक्ष के लिए आवेदन किया। साथ में डीप लर्निंग मेथड्स जैसे रिस्ट्रिक्टेड बोल्ट्जमैन मशीन , हायरार्चिकल …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

बहुत सारे ट्यूटोरियल ऑनलाइन ग्रेडिएंट डिसेंट के बारे में बात करते हैं और लगभग सभी एक निश्चित स्टेप साइज (सीखने की दर ) का उपयोग करते हैं। लाइन सर्च का कोई उपयोग क्यों नहीं होता है (जैसे कि बैकट्रैकिंग लाइन सर्च या सटीक लाइन सर्च)?αα\alpha

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

मैंने कई चर्चाओं से समान निष्कर्ष निकाला है, जैसा कि मिनीबैच का आकार बड़ा हो जाता है, क्योंकि एसडब्ल्यूई का अभिसरण वास्तव में कठिन / बदतर हो जाता है, उदाहरण के लिए यह पेपर और यह उत्तर । इसके अलावा मैंने बड़े स्तर के आकारों के साथ इस कठिनाई को …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

हम सभी उपलब्ध प्रशिक्षण नमूनों की संपूर्णता के माध्यम से एक युग को परिभाषित करते हैं, और मिनी-बैच के आकार को उन नमूनों की संख्या के रूप में दर्शाते हैं जिनके आधार पर हम ढाल को नीचे करने के लिए आवश्यक भार / पूर्वाग्रहों के अपडेट को खोजने के लिए …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

सुदृढीकरण सीखने का अध्ययन करते समय, मैं इनाम समारोह के कई रूपों में आया हूं: , , और यहां तक ​​कि एक इनाम फ़ंक्शन जो केवल वर्तमान स्थिति पर निर्भर करता है। यह कहने के बाद, मुझे एहसास हुआ कि एक इनाम समारोह को 'परिभाषित' या 'परिभाषित' करना बहुत आसान …

18 machine-learning  reinforcement-learning 

tl; डॉ discreteविसंगति का पता लगाने के दौरान डेटा से निपटने के लिए अनुशंसित तरीका क्या है ? categoricalविसंगति का पता लगाने के दौरान डेटा से निपटने के लिए अनुशंसित तरीका क्या है ? यह उत्तर केवल परिणामों को फ़िल्टर करने के लिए असतत डेटा का उपयोग करने का सुझाव …

18 machine-learning  categorical-data  outliers  discrete-data  anomaly-detection 

मुझे URL को श्रेणियों में वर्गीकृत करना होगा। कहो कि मेरे पास 15 श्रेणियां हैं जिन्हें मैं हर URL को शून्य करने की योजना बना रहा हूं। क्या 15-रास्ता क्लासिफायर बेहतर है? जहां मेरे पास 15 लेबल हैं और प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए सुविधाएं उत्पन्न करता है। या 15 …

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क्या कोई मुझे वर्गीकरण एसवीएम के फायदे और नुकसान समझा सकता है जो इसे अन्य क्लासिफायर से अलग करता है?

18 machine-learning  svm 

मुझे पता है कि एसवीएम एक बाइनरी क्लासिफायरियर है। मैं इसे मल्टी-क्लास एसवीएम तक विस्तारित करना चाहूंगा। जो सबसे अच्छा है, और शायद सबसे आसान, इसे करने का तरीका? कोड: MATLAB में u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c …

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पाठ वर्गीकरण के लिए एक प्रयोग के दौरान, मैंने पाया कि रिज क्लासिफायर जनरेट करने वाले परिणाम लगातार उन क्लासिफायरों के बीच परीक्षणों को शीर्ष पर लाते हैं जो कि आमतौर पर एसवीएम, एनबी, केएनएन आदि जैसे टेक्स्ट माइनिंग कार्यों के लिए उल्लिखित हैं और लागू होते हैं, हालांकि, मैंने …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

मैं वर्तमान में एक छवि विभाजन समस्या के लिए Viterbi प्रशिक्षण का उपयोग कर रहा हूं । मैं जानना चाहता था कि विटर्बी प्रशिक्षण के बजाय बॉम-वेल्च एल्गोरिथ्म का उपयोग करने के क्या फायदे / नुकसान हैं।

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मुझे कुछ सांख्यिकीविदों का सामना करना पड़ा जो कभी भी भविष्यवाणी के लिए रैखिक प्रतिगमन के अलावा अन्य मॉडलों का उपयोग नहीं करते हैं क्योंकि उनका मानना ​​है कि "एमएल मॉडल" जैसे कि यादृच्छिक वन या ढाल बढ़ाने के लिए व्याख्या करना कठिन है या "व्याख्या करने योग्य नहीं"। रैखिक …

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एनआईपीएस 2017 में पिछले साल अली रहीमी और बेन रेचट ने अपने पेपर "रैंडम फीचर्स फॉर लार्ज-स्केल कर्नेल मशीन" के लिए समय पुरस्कार का परीक्षण जीता था, जहां उन्होंने यादृच्छिक सुविधाओं को पेश किया था, बाद में यादृच्छिक रसोई सिंक एल्गोरिथ्म के रूप में कोडित किया गया था। अपने पेपर …

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मैंने अभी इस चर्चा को पढ़ना समाप्त किया है । उनका तर्क है कि PR AUC असंतुलित डेटासेट पर ROC AUC से बेहतर है। उदाहरण के लिए, हमारे पास परीक्षण डेटासेट में 10 नमूने हैं। 9 नमूने सकारात्मक हैं और 1 नकारात्मक है। हमारे पास एक भयानक मॉडल है जो …

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