machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैंने सिर्फ क्रेसरा के मशीन लर्निंग कोर्स पर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को कवर किया है और मैं उनके पीछे और अधिक सिद्धांत जानना चाहूंगा। मुझे इस बात की प्रेरणा मिली कि वे जीवविज्ञान की नकल कुछ हद तक असंतोषजनक करते हैं। सतह पर यह प्रतीत होता है कि प्रत्येक स्तर …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

मुझे उम्मीद है कि इस सवाल का कोई निश्चित जवाब नहीं हो सकता है। लेकिन मैंने अतीत में कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया है और बायेसियन नेटवर्क के बारे में जानने की कोशिश कर रहा हूं। मैं समझना चाहूंगा कि किस परिस्थिति में, या आप अन्य दृष्टिकोणों से …

13 machine-learning  bayesian-network 

मैं समझता हूं कि एलएलई के लिए एल्गोरिथ्म के पीछे मूल सिद्धांत तीन चरणों के होते हैं। कुछ मीट्रिक जैसे k-nn द्वारा प्रत्येक डेटा बिंदु के पड़ोस का पता लगाना। प्रत्येक पड़ोसी के लिए वेट खोजें, जो डेटा बिंदु पर पड़ोसी के प्रभाव को दर्शाता है। गणना की गई वज़न …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

मैं उस सवाल पर चल रहा हूं जो मैंने पहले आरबीएम पर पूछा था । मुझे उनका वर्णन करते हुए बहुत सारे साहित्य दिखाई देते हैं लेकिन कोई भी वास्तव में प्रतिगमन की बात नहीं करता (लेबल डेटा के साथ वर्गीकरण भी नहीं)। मुझे यह महसूस होता है कि इसका …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

मेरे पास उनके फीचर वैल्यू के साथ प्रोटीन की सूची है। एक नमूना तालिका इस तरह दिखती है: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 पंक्तियाँ प्रोटीन हैं और कॉलम विशेषताएं हैं। मेरे पास प्रोटीनों की एक सूची भी है जो आपस में बातचीत करते हैं; उदाहरण के लिए Protein3, Protein4 Protein1, …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks 

मेरे पास दो ओवरलैपिंग वर्गों के साथ एक डेटासेट है, प्रत्येक कक्षा में सात अंक, अंक दो-आयामी स्थान में हैं। आर में, और मैं इन वर्गों के लिए एक अलग हाइपरप्लेन बनाने के svmलिए e1071पैकेज से चल रहा हूं । मैं निम्नलिखित कमांड का उपयोग कर रहा हूं: svm(x, y, …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

उदाहरण के लिए, एक घर की कीमतों की भविष्यवाणी करना चाहता है और दो इनपुट सुविधाओं की लंबाई और चौड़ाई है। कभी-कभी, एक में 'व्युत्पन्न' बहुपद इनपुट विशेषताएं भी शामिल होती हैं, जैसे कि क्षेत्र, जो लंबाई * चौड़ाई है। 1) व्युत्पन्न सुविधाओं को शामिल करने का क्या मतलब है? …

13 machine-learning  neural-networks 

मैं इस साइट पर पढ़ता हूं कि जाहिरा तौर पर Kinect किसी तरह से मशीन सीखने के लिए यादृच्छिक जंगलों के एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है । क्या कोई समझा सकता है कि इसके लिए यादृच्छिक जंगलों का उपयोग क्या है, और उनका दृष्टिकोण कैसे काम करता है?

13 machine-learning  random-forest  application 

क्या आप अच्छी जानकारी वाली पुस्तक की सिफारिश कर सकते हैं जो कि एक सिफारिश प्रणाली को विकसित करने के लिए लागू की जा सकती है?

13 machine-learning  references  recommender-system 

एसवीएम पर मेरे पास सीमित ज्ञान के साथ, यह शॉर्ट और फैट डेटा मैट्रिक्स , (बहुत सारी विशेषताओं, और बहुत सारे उदाहरणों के लिए नहीं) के लिए अच्छा है, लेकिन बड़े डेटा के लिए नहीं।XXX मैं समझता हूं कि एक कारण कर्नेल मैट्रिक्स एक मैट्रिक्स है जहां, डेटा में उदाहरणों …

13 machine-learning  svm  large-data 

मैंने पैरामस के एक समूह के लिए ग्रिड खोज की स्थापना की। मैं एक केरस तंत्रिका जाल के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर खोजने की कोशिश कर रहा हूं जो बाइनरी वर्गीकरण करता है। आउटपुट या तो 1 या 0. एक लगभग 200 विशेषताएं हैं। जब मैंने एक ग्रिड खोज की, …

13 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

मेरा प्रश्न निम्नलिखित तथ्य से आता है। मैं पोस्ट, ब्लॉग, लेक्चर और साथ ही मशीन लर्निंग पर किताबें पढ़ रहा हूं। मेरी धारणा यह है कि मशीन सीखने वाले चिकित्सक उन कई चीजों के प्रति उदासीन प्रतीत होते हैं जिनकी सांख्यिकीविद् / अर्थमिति देखभाल करती है। विशेष रूप से, मशीन …

13 machine-learning  self-study  inference 

मशीन लर्निंग में हम आरओसी वक्र (अक्सर संक्षिप्त AUC , या AUROC) के तहत क्षेत्र का उपयोग करके यह बता सकते हैं कि सिस्टम दो श्रेणियों के बीच कितना भेदभाव कर सकता है। सिग्नल डिटेक्शन सिद्धांत में अक्सर (संवेदनशीलता सूचकांक) का उपयोग एक समान उद्देश्य के लिए किया जाता है। …

13 machine-learning  roc  auc  signal-detection  d-prime 

क्या कोई साहित्य है जो स्टोकेस्टिक क्रमिक वंश प्रदर्शन करते समय मिनीबच आकार की पसंद की जांच करता है? मेरे अनुभव में, यह एक अनुभवजन्य विकल्प प्रतीत होता है, जो आमतौर पर क्रॉस-मान्यता के माध्यम से या अंगूठे के अलग-अलग नियमों का उपयोग करके पाया जाता है। क्या यह एक …

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क्या GPML का उपयोग करके बहुआयामी आउटपुट (संभवतः सहसंबद्ध) पर गौसियन प्रक्रिया प्रतिगमन करने का एक तरीका है ? में डेमो स्क्रिप्ट मैं केवल एक -1 डी उदाहरण मिल सका। CV पर एक समान प्रश्न जो बहुआयामी इनपुट के मामले से निपटता है। मैं उनकी किताब के माध्यम से देखने …

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