machine-learning पर टैग किए गए जवाब

इन पाठ प्रतिनिधित्व मॉडल के बीच अंतर क्या है / है: शब्दों और वेक्टर अंतरिक्ष मॉडल के बैग?

12 machine-learning  text-mining 

वर्तमान में ऑक्टेव में काम कर रहे हैं, लेकिन खराब प्रलेखन के कारण प्रगति बहुत धीमी है। मशीन सीखने की समस्याओं को हल करने के लिए किस भाषा को सीखना और उपयोग करना आसान है, और अच्छी तरह से प्रलेखित है? मैं एक छोटे डेटासेट (हजारों उदाहरण) पर प्रोटोटाइप देख …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन, जिसे आमतौर पर न्यूरल नेटवर्क में वास्तविक संख्याओं को संभावनाओं में परिवर्तित करने के लिए उपयोग किया जाता है, बोल्ट्जमन वितरण के समान ही फ़ंक्शन है, थर्मोडायनेमिक्स में दिए गए टी पर थर्मल संतुलन में कणों के संयोजन के लिए ऊर्जा पर संभाव्यता वितरण। मैं कुछ स्पष्ट विषम …

12 machine-learning  neural-networks  softmax 

मुझे आश्चर्य है कि सटीक और याद के संयोजन में भारित अंकगणितीय माध्य के विपरीत हार्मोनिक माध्य (उदाहरण के लिए एफ-उपायों की गणना करने के लिए) का उपयोग करने का एक आंतरिक मूल्य क्या है? मैं सोच रहा हूं कि भारित अंकगणित औसत हार्मोनिक माध्य की भूमिका निभा सकता है, …

12 machine-learning  monte-carlo  precision-recall  harmonic-mean 

बिशप में पैटर्न पहचान और मशीन लर्निंग मैं निम्नलिखित, बस प्रायिकता घनत्व के बाद पढ़ने के लिए p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x पेश किया गया: चर के एक nonlinear परिवर्तन के तहत, एक संभाव्यता घनत्व एक साधारण कार्य से अलग रूप से परिवर्तित हो जाता है, जो कि जेकोबियन कारक है। उदाहरण के लिए, …

12 machine-learning  probability 

हाल ही में मैंने XGBoost एल्गोरिदम की समीक्षा की है और मैंने देखा है कि यह एल्गोरिथ्म प्रशिक्षण चरण में लापता डेटा (बिना आवेग के) को संभाल सकता है। मैं सोच रहा था कि क्या XGboost लापता डेटा (बिना आवेग के) को संभाल सकता है जब इसका उपयोग नई टिप्पणियों …

12 machine-learning  missing-data  data-imputation  xgboost 

पीजी पर। 34 सांख्यिकीय शिक्षा का परिचय : \newcommand{\Var}{{\rm Var}} हालांकि गणितीय प्रमाण इस पुस्तक के दायरे से बाहर है, यह दिखाने के लिए कि उम्मीद परीक्षण एमएसई, किसी दिए गए मूल्य के लिए संभव है x0x0x_0 :, हमेशा तीन मौलिक मात्रा की राशि में विघटित किया जा सकता है …

12 machine-learning  variance 

सुदृढीकरण सीखने में, रैखिक फ़ंक्शन सन्निकटन का उपयोग अक्सर तब किया जाता है जब बड़े राज्य स्थान मौजूद होते हैं। (जब देखो टेबल बेवफा हो जाते हैं।) रैखिक फ़ंक्शन सन्निकटन के साथ मान का रूप द्वारा दिया गया हैQ−Q−Q- Q(s,a)=w1f1(s,a)+w2f2(s,a)+⋯,Q(s,a)=w1f1(s,a)+w2f2(s,a)+⋯,Q(s,a) = w_1 f_1(s,a) + w_2 f_2(s,a) + \cdots, जहां wiwiw_i …

12 machine-learning  feature-selection  reinforcement-learning 

मैं PRML पढ़ रहा हूं और मुझे तस्वीर समझ में नहीं आ रही है। क्या आप तस्वीर को समझने के लिए कुछ संकेत दे सकते हैं और एक गौसियन वितरण में MLE के विचरण का पक्षपाती क्यों है? सूत्र 1.55: सूत्र 1.56 σ 2 एम एल ई =1μMLE=1N∑n=1Nxnμमएलइ=1एनΣn=1एनएक्सn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N …

12 machine-learning  self-study  maximum-likelihood 

मुझे सामान्य परिभाषा नहीं मिल सकती है कि एक वर्गीकरण क्या है? मैं समझता हूं कि यह कैसे काम कर सकता है, लेकिन मैं परिभाषा में नहीं आ सकता।

12 machine-learning  classification 

जब मैं अधिकतम संभावना अनुमान का अध्ययन कर रहा हूं, अधिकतम संभावना अनुमान में अनुमान लगाने के लिए, हमें विचरण को जानना होगा। विचरण का पता लगाने के लिए, मुझे क्रैमर के राव लोअर बाउंड को जानने की आवश्यकता है, जो वक्रता पर दूसरे व्युत्पन्न के साथ एक हेसियन मैट्रिक्स …

12 machine-learning  mathematical-statistics  maximum-likelihood  data-mining 

मुझे 6 वर्गों के साथ एक समस्या है। इसलिए मैं एक मल्टीस्केलर क्लासिफायर का निर्माण करता हूं, जो निम्नानुसार है: प्रत्येक वर्ग के लिए, मेरे पास एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफायरियर है, जो वन बनाम ऑल का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि मेरे पास 6 अलग-अलग क्लासिफायरियर हैं। मैं …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

मैं निर्णय स्टंप का उपयोग करके Adaboost को लागू करना चाहता हूं। क्या Adaboost के प्रत्येक पुनरावृत्ति में हमारे डेटा सेट की सुविधाओं के रूप में कई निर्णय स्टंप करना सही है? उदाहरण के लिए, यदि मेरे पास 24 विशेषताओं वाला डेटा सेट है, तो क्या मुझे प्रत्येक पुनरावृत्ति में …

12 machine-learning  classification  cart  boosting 

जब कोई कहता है कि एक डेटा 128 और 4000 के बीच एक समान रूप से वितरण से नमूना है, तो इसका क्या मतलब है? समान रूप से वितरण से नमूना लेने के लिए अलग कैसे? इस पेपर को देखें: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf धन्यवाद!

12 machine-learning  distributions  uniform 

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 मैं परिशुद्धता की गणना कैसे कर सकता हूं और इसलिए एफ 1-स्कोर की गणना करना आसान हो जाता है। सामान्य भ्रम मैट्रिक्स 2 x 2 आयाम है। हालाँकि, जब यह 3 …

12 machine-learning  precision-recall