machine-learning पर टैग किए गए जवाब

ऐसा लगता है कि KNN एक भेदभावपूर्ण शिक्षण एल्गोरिथ्म है, लेकिन मैं इसकी पुष्टि करने वाले किसी भी ऑनलाइन स्रोत को खोजने के लिए प्रतीत नहीं कर सकता। KNN एक भेदभावपूर्ण सीखने का एल्गोरिथ्म है?

17 machine-learning  classification  k-nearest-neighbour 

मैं जिस परियोजना पर काम कर रहा हूं, उसके लिए विभिन्न वर्गीकरण विधियों की खोज कर रहा हूं, और रैंडम वन की कोशिश करने में दिलचस्पी रखता हूं। मैं अपने आप को शिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं जैसे मैं साथ जाता हूं, और सीवी समुदाय द्वारा प्रदान की …

17 r  machine-learning  random-forest 

रैंडम वन (RFs) एक प्रतिस्पर्धी डेटा मॉडलिंग / खनन विधि है। एक RF मॉडल में एक आउटपुट होता है - आउटपुट / पूर्वानुमान चर। आरएफ के साथ कई आउटपुट मॉडलिंग के लिए भोली दृष्टिकोण प्रत्येक आउटपुट चर के लिए एक आरएफ का निर्माण होगा। इसलिए हमारे पास एन स्वतंत्र मॉडल …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

क्या कोई वीडियो या अन्य पुस्तकें / नोट्स हैं जो किसी को भी आए हैं जो क्रिस बिशप द्वारा पैटर्न मान्यता और मशीन लर्निंग का अनुसरण करते हैं? मैंने मशीन लर्निंग सीखने के लिए यह पुस्तक खरीदी और इसके माध्यम से कुछ परेशानी हो रही है।

17 machine-learning  references  pattern-recognition 

मेरा सवाल एक मूर्खतापूर्ण हो सकता है। इसलिए मैं पहले ही माफी मांग लूंगा। मैं स्टैनफोर्ड एनएलपी समूह ( लिंक ) द्वारा पहले से प्रशिक्षित GLOVE मॉडल का उपयोग करने की कोशिश कर रहा था । हालांकि, मैंने देखा कि मेरे समानता के परिणामों ने कुछ नकारात्मक संख्याएँ दिखाईं। इसने …

17 machine-learning  word2vec  cosine-similarity 

ऐसा लगता है कि पर्यवेक्षित अधिगम की परिभाषा एक विशेष प्रकार के रिवार्ड फंक्शन के साथ सुदृढीकरण सीखने का एक उप-समूह है, जो कि लेबल डेटा पर आधारित है (जैसा कि पर्यावरण में अन्य जानकारी के विपरीत है)। क्या यह एक सटीक चित्रण है?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

दो यादृच्छिक चर के बीच एक कारण संबंध की गणितीय परिभाषा क्या है? दो यादृच्छिक चर XXX और YYY के संयुक्त वितरण से एक नमूने को देखते हुए , हम कहेंगे कि XXXYYY कारण क्या है? संदर्भ के लिए, मैं इस पेपर को कारण खोज के बारे में पढ़ रहा …

16 machine-learning  causality 

मैं बस "एकैके सूचना मानदंड" में भाग गया, और मैंने मॉडल चयन पर साहित्य की इस बड़ी मात्रा पर ध्यान दिया (बीआईसी जैसी चीजें भी मौजूद हैं)। समकालीन मशीन सीखने के तरीके इन BIC और AIC मॉडल चयन मानदंडों का लाभ क्यों नहीं उठाते हैं?

16 machine-learning  model-selection  aic  bic 

मैं एक खिलौना डेटा सेट पर बाइनरी वर्गीकरण करने के लिए चुकता नुकसान का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं mtcarsट्रांसमिशन सेट की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा सेट, गैलन प्रति मील और वजन का उपयोग कर रहा हूं । नीचे दिए गए कथानक अलग-अलग रंगों में दो …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

मैं लॉग लॉस को बेहतर ढंग से समझने की कोशिश कर रहा हूं और यह कैसे काम करता है, लेकिन एक चीज जो मुझे नहीं मिल सकती है वह यह है कि लॉग लॉस नंबर को किसी तरह के संदर्भ में डाल दिया जाए। यदि मेरे मॉडल में 0.5 का …

16 machine-learning  loss-functions  log-loss 

मैं पहनावा सीखने के बारे में थोड़ा उलझन में हूं। संक्षेप में, यह k मॉडल चलाता है और इन k मॉडल का औसत प्राप्त करता है। यह कैसे गारंटी दी जा सकती है कि k मॉडल का औसत किसी भी मॉडल से बेहतर होगा? मैं समझता हूं कि पूर्वाग्रह "फैला …

16 machine-learning  ensemble 

कार्यनीति के लिए मुझे कौन से सैद्धांतिक दृष्टिकोण को एक लागू सांख्यिकीविद् / अर्थशास्त्री के रूप में जानना चाहिए? मुझे पता है (बहुत कम) नेमन-रुबिन कारण मॉडल (और रॉय , हैवेल्मो आदि) पर्ल का काम कॉजेलिटी पर ग्रैनजर कॉजेलिटी (हालांकि कम उपचार-उन्मुख) मुझे कौन सी अवधारणाएं याद आती हैं या …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

जब कंफर्टेबल न्यूरल नेटवर्क सीखते हैं, तो मेरे पास निम्न आकृति के बारे में प्रश्न होते हैं। 1) परत 1 में C1 में 6 फीचर मैप हैं, क्या इसका मतलब है कि छह संलयन कर्नेल हैं? इनपुट के आधार पर फीचर मैप तैयार करने के लिए प्रत्येक कन्वेन्शनल कर्नेल का …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

हम मशीन लर्निंग के माध्यम से मशीन लर्निंग का अध्ययन कर रहे हैं: ए प्रोबेबिलिस्टिक पर्सपेक्टिव (केविन मर्फी)। जबकि पाठ प्रत्येक एल्गोरिथ्म की सैद्धांतिक नींव की व्याख्या करता है, यह शायद ही कभी कहता है कि कौन सा एल्गोरिथ्म बेहतर है, और जब यह होता है, तो यह नहीं कहता …

16 machine-learning  eda 

मुझे कुछ संदेह हैं कि कौन से प्रदर्शन का उपयोग करने के लिए माप, आरओसी वक्र के तहत क्षेत्र (एफपीआर के एक समारोह के रूप में टीपीआर) या सटीक-रिकॉल वक्र के तहत क्षेत्र (याद के एक समारोह के रूप में सटीक)। मेरा डेटा असंतुलित है, अर्थात, नकारात्मक उदाहरणों की संख्या …

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