machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं कंप्यूटर की दृष्टि में एक खराब समस्या के लिए अनुकूलन के बारे में पढ़ रहा था और विकिपीडिया पर अनुकूलन के बारे में नीचे दिए गए स्पष्टीकरण पर आया था। मुझे समझ में नहीं आ रहा है, वे इस अनुकूलन को " कम से कम " कंप्यूटर विज़न में …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

सभी उदाहरण जो मैंने गहरे विश्वास या दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके पाया, उनका उपयोग छवि वर्गीकरण, बैक्टीरिया का पता लगाने या भाषण पहचान के लिए किया जाता है। क्या शास्त्रीय तंत्रिका संबंधी कार्यों के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क भी उपयोगी हैं, जहां सुविधाओं को संरचित नहीं किया जाता …

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मैं मशीन लर्निंग का उपयोग करके छवि वर्गीकरण कर रहा हूं। मान लीजिए कि मेरे पास कुछ प्रशिक्षण डेटा (चित्र) हैं और डेटा को प्रशिक्षण और सत्यापन सेटों में विभाजित करेगा। और मैं यादृच्छिक घुमाव और शोर इंजेक्शन द्वारा डेटा को बढ़ाना (मूल से नई छवियां बनाना) भी चाहता हूं। …

14 machine-learning  classification  cross-validation  dataset  data-augmentation 

काज हानि को का उपयोग करके परिभाषित किया जा सकता है और लॉग नुकसान को लॉग ( 1 + exp ( - y i w T x i ) के रूप में परिभाषित किया जा सकता है )अधिकतम ( 0 , 1 - yमैंwटीएक्समैं)अधिकतम(0,1-yमैंwटीएक्समैं)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)लॉग ( 1 + ऍक्स्प)- ( …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

मैं थोड़ा उलझन में हूं: कैरेट के माध्यम से प्रशिक्षित मॉडल के परिणाम मूल पैकेज में मॉडल से कैसे भिन्न हो सकते हैं? मैंने पढ़ा कि क्या कैरेट पैकेज के साथ रैंडमफॉरस्ट के फाइनलमॉडल का उपयोग करने से पहले प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता है? लेकिन मैं यहां किसी भी प्रीप्रोसेसिंग का …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

मुझे पता है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक हाइपरप्लेन का पता लगाता है जो प्रशिक्षण के नमूनों को अलग करता है। मुझे यह भी पता है कि सपोर्ट वेक्टर मशीनें हाइपरप्लेन को अधिकतम मार्जिन के साथ ढूंढती हैं। मेरा प्रश्न: अंतर है तो लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR) और सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

मैंने क्यू-लर्निंग को इस रूप में वर्णित किया है, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf लगभग करने के लिए। क्यू (एस, ए) मैं निम्नलिखित की तरह एक तंत्रिका नेटवर्क संरचना का उपयोग करता हूं, एक्टिवेशन सिग्मॉइड एक्शन न्यूरॉन्स के लिए इनपुट्स, इनपुट्स + 1 की संख्या (सभी इनपुट्स स्केल २. number) आउटपुट, एकल आउटपुट। क्यू …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

विकिपीडिया के उद्धरण: आंकड़ों में, एक सुसंगत अनुमानक या asymptotically संगत आकलनकर्ता एक आकलनकर्ता-एक कंप्यूटिंग एक पैरामीटर के अनुमानों के लिए नियम है θ∗θ∗θ^* संपत्ति -having कि डेटा बिंदुओं की संख्या का इस्तेमाल किया के रूप में बढ़ जाती है अनिश्चित काल के लिए, करने के लिए संभावना के अनुमान …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

एफ-स्कोर सटीक और रिकॉल का हार्मोनिक माध्य है। रिकॉल की y- एक्सिस सही पॉजिटिव रेट (जिसे रिकॉल भी किया जाता है) है। तो, कुछ समय के क्लासीफायर में कम रिकॉल, लेकिन बहुत अधिक एयूसी हो सकता है, इसका क्या मतलब है? एयूसी और एफ 1-स्कोर के बीच अंतर क्या हैं?

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

क्या SVM असंतुलित डेटासेट को संभालता है? असंतुलित डेटासेट को संभालने वाला कोई भी पैरामीटर (जैसे C, या misclassification लागत) है?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

प्रदर्शन को नए क्लासिफायर किए गए एल्गोरिथ्म के मूल्यांकन के लिए, मैं सटीकता और जटिलता (प्रशिक्षण और वर्गीकरण में बड़ा-ओ) की तुलना करने की कोशिश कर रहा हूं। से मशीन लर्निंग: एक समीक्षा मैं एक पूरी निगरानी classifiers सूची भी एक सटीकता तालिका एल्गोरिदम के बीच से 44 परीक्षण समस्याओं …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

मैं 6 श्रेणियों के बीच भेदभाव करने के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट के साथ एक वर्गीकरण मॉडल का प्रशिक्षण दे रहा हूं। मेरे लेन-देन के डेटा में लगभग 60k + अवलोकन और 35 चर हैं। यहाँ एक उदाहरण है कि यह लगभग कैसा दिखता है। _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | |-------|----------------|-------|-------|--------| |111 …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

मैं एक साल से अधिक प्रगति के बिना इस समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा हूं। यह एक शोध परियोजना का एक हिस्सा है जो मैं कर रहा हूं, लेकिन मैं इसे एक कहानी उदाहरण के साथ समझाऊंगा जो मैंने बनाया था, क्योंकि समस्या का वास्तविक डोमेन थोड़ा …

14 time-series  machine-learning  prediction 

कैसे साबित होता है कि रेडियल आधार समारोह के लिए कोई परिमित आयामी सुविधा जगह नहीं हैएचइस तरह के कुछ के लिए किΦ:आरएन→एचहमकश्मीर(एक्स,वाई)=⟨Φ(एक्स),Φ(y)⟩?k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to Hk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x, y) = \langle \Phi(x), \Phi(y)\rangle

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

मैंने कहीं और पढ़ा है कि किसी NN में छिपे हुए लेयर एक्टिवेशन फंक्शन का चुनाव किसी की ज़रूरत पर आधारित होना चाहिए , यानी यदि आपको रेंज -1 से 1 में मानों की जरूरत है तो टैन का उपयोग करें और रेंज 0 से 1 के लिए सिग्मॉइड का …

14 machine-learning  classification  neural-networks