machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास गतिविधि आवृत्तियों का अस्थायी डेटा है। मैं डेटा में समूहों की पहचान करना चाहता हूं जो समान गतिविधि स्तरों के साथ अलग-अलग समय को इंगित करते हैं। आदर्श रूप से मैं समूहों की संख्या निर्दिष्ट किए बिना समूहों की पहचान करना चाहता हूं । उपयुक्त क्लस्टरिंग तकनीकें क्या …

13 machine-learning  clustering 

मैं सैद्धांतिक रूप से समझता हूं (जैसे वे कैसे काम करेंगे, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि वास्तव में एक पहनावा पद्धति (जैसे मतदान, भारित मिश्रण, आदि) का उपयोग करने के बारे में कैसे जाना जाए। पहनावा तरीकों को लागू करने के लिए अच्छे संसाधन क्या हैं? क्या पायथन में …

13 machine-learning  python  ensemble 

ज्ञान के किसी अन्य उपयोगी पोर्टल के लिए 'पत्रिकाओं' के विकल्प के लिए स्वतंत्र महसूस करें। मैं व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए मशीन लर्निंग में नए विकास पर नज़र रखने में दिलचस्पी रखता हूं। मैं अपना खुद का काम प्रकाशित करने के लिए अकादमिक नहीं हूं (कम से कम इस क्षेत्र …

13 machine-learning  references 

अव्यक्त चर (विशेष रूप से pLSA) के साथ मॉडल सीखने के लिए EM एल्गोरिथ्म के लिए कोई त्वरित विकल्प हैं? मैं गति के पक्ष में सटीक बलिदान के साथ ठीक हूं।

13 machine-learning  optimization  expectation-maximization  lsa 

मैंने R में बायेसियन संभाव्यता सिद्धांत सीखने के संदर्भ देखे हैं, और मैं सोच रहा था कि क्या इस तरह से और अधिक है, शायद विशेष रूप से पायथन में? Bayesian संभावना सिद्धांत, अनुमान, अधिकतम संभावना अनुमान, चित्रमय मॉडल और प्रकार सीखने की दिशा में सक्षम?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

मैंने कुछ साल पहले विश्वविद्यालय में एक प्रायिकता का पाठ्यक्रम लिया था, लेकिन मैं अब कुछ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से गुजर रहा हूं और कुछ गणित में सिर्फ बेहूदा है। विशेष रूप से अभी, मैं EM एल्गोरिथ्म (अपेक्षा अधिकतमकरण) सीख रहा हूं और ऐसा लगता है कि जो आवश्यक है …

13 probability  machine-learning 

मैंने एन-सशस्त्र दस्यु समस्याओं जैसे -greedy, softmax, और UCB1 को हल करने के लिए कई एल्गोरिदम के बारे में पढ़ा है , लेकिन मुझे खेद कम करने के लिए सबसे अच्छा तरीका क्या है के माध्यम से छंटनी करने में थोड़ी परेशानी हो रही है।ϵϵ\epsilon क्या एन-सशस्त्र डाकू समस्या को …

13 machine-learning  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

मान लीजिए कि आपको किसी बाज़ार में खरीदारों और विक्रेताओं के बीच "मैच" देखने को मिलते हैं। आप दोनों खरीदारों और विक्रेताओं की विशेषताओं का भी निरीक्षण कर सकते हैं, जिसका उपयोग आप भविष्य के मैचों की भविष्यवाणी करने और बाजार के दोनों किनारों पर सिफारिशें करने के लिए करना …

13 machine-learning 

मैं LASSO समस्या के लिए गुणांक प्राप्त करना चाहूंगा ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. समस्या यह है कि ग्लमैनेट और लार्स फ़ंक्शन अलग-अलग उत्तर देते हैं। Glmnet फ़ंक्शन के लिए मैं के गुणांक के लिए पूछता हूं / | | य | | सिर्फ λ के बजाय , लेकिन मुझे अभी भी अलग-अलग …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

मैं एक विलक्षण कमी तकनीक के रूप में एकवचन मूल्य अपघटन का उपयोग कर रहा हूं। Nआयाम के वैक्टर को देखते हुए D, यह विचार असंबद्ध आयामों के एक परिवर्तित स्थान में सुविधाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए है, जो महत्व के घटते क्रम में इस स्थान के आइजनवेक्टर्स में …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis 

मेरा प्रश्न: रैंडम फ़ॉरेस्ट प्रत्येक पेड़ के बजाय नोड स्तर पर बंटवारे के लिए सुविधाओं के यादृच्छिक सबसेट पर विचार क्यों करता है ? पृष्ठभूमि: यह एक इतिहास का सवाल है। टिन कम हो ने 1998 में प्रत्येक पेड़ को उगाने के लिए सुविधाओं के एक सबसेट का चयन करके …

13 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance  history 

मान लें कि हमारे डेटा सेट में 1 मिलियन उदाहरण हैं, अर्थात, , और हम इन डेटा सेट पर लॉजिस्टिक या रैखिक प्रतिगमन करने के लिए ढाल वंश का उपयोग करना चाहते हैं।एक्स1, ... , एक्स106x1,…,x106x_1, \ldots, x_{10^6} यह ढाल मूल विधि के साथ क्या है जो इसे अक्षम बनाता …

13 machine-learning  gradient-descent  large-data 

अनुभवहीन Bayes वर्गीकारक वर्गीकारक जो प्रदान करती है आइटम है xxx एक वर्ग के लिए CCC पीछे अधिकतम के आधार पर P(C|x)P(C|x)P(C|x) वर्ग की सदस्यता के लिए, और मानता है कि वस्तुओं की सुविधाओं से स्वतंत्र हैं। 0-1 नुकसान वह नुकसान है जो किसी भी मिस-वर्गीकरण को "1" का नुकसान …

13 machine-learning  bayesian  optimization  naive-bayes  loss-functions 

प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) का उद्देश्य फ़ंक्शन L2 मानदंड में पुनर्निर्माण त्रुटि को कम कर रहा है (अनुभाग 2.12 यहां देखें । एक और दृश्य प्रक्षेपण पर विचरण को अधिकतम करने की कोशिश कर रहा है। हमारे पास यहां एक उत्कृष्ट पोस्ट भी है: PCA का उद्देश्य फ़ंक्शन क्या है। …

13 machine-learning  pca  optimization  convex 

मैं गॉसियन प्रक्रियाओं के क्षेत्र में नया हूँ और उन्हें मशीन लर्निंग में कैसे लागू किया जा रहा है। मैं इन तरीकों के मुख्य आकर्षण होने के बारे में सहसंयोजक कार्यों के बारे में पढ़ता और सुनता रहता हूं। तो क्या कोई भी सहज तरीके से समझा सकता है कि …

13 machine-learning  probability  bayesian