machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं मशीन लर्निंग पर एक पाठ्यपुस्तक पढ़ रहा हूं (डेटा खनन द्वारा लिखित, एट अल।, 2011) और इस मार्ग पर आया: ... इसके अलावा, विभिन्न वितरणों का उपयोग किया जा सकता है। यद्यपि सामान्य वितरण आमतौर पर संख्यात्मक विशेषताओं के लिए एक अच्छा विकल्प है, यह उन विशेषताओं के लिए …

11 machine-learning  distributions 

मैंने पीसीए को 17 मात्रात्मक चर पर चलाया, ताकि चर का एक छोटा सेट प्राप्त किया जा सके, जो कि प्रमुख घटक हैं, जिसका उपयोग दो वर्गों में वर्गीकरण उदाहरणों के लिए पर्यवेक्षित मशीन सीखने में किया जाता है। PCA के बाद डेटा में विचरण के 31% के लिए PC1 …

11 machine-learning  classification  pca  dimensionality-reduction 

मैं वर्तमान में एक फेस रिकग्निशन सॉफ्टवेयर पर काम कर रहा हूं जो चेहरे को पहचानने के लिए कनवल्शन न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। अपने रीडिंग के आधार पर, मैं इकट्ठा हुआ हूं कि एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क ने वजन साझा किया है, ताकि प्रशिक्षण के दौरान समय की …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

मैं एक अवधारणात्मक एल्गोरिथ्म की निर्णय सीमा की साजिश करने की कोशिश कर रहा हूं और मैं वास्तव में कुछ चीजों के बारे में भ्रमित हूं। मेरे इनपुट उदाहरण फॉर्म में हैं , मूल रूप से एक 2D इनपुट उदाहरण ( और ) और एक द्विआधारी वर्ग लक्ष्य मूल्य ( …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

एक यादृच्छिक वन के निर्माण के लिए मैं जिस विधि से परिचित हूं वह इस प्रकार है: ( http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm से ) जंगल में एक पेड़ बनाने के लिए हम: बूटस्ट्रैप आकार N का एक नमूना जहां N हमारे प्रशिक्षण सेट का आकार है। इस पेड़ के लिए प्रशिक्षण सेट के …

11 machine-learning  classification  random-forest 

क्या कोई वैचारिक स्पष्टीकरण दे सकता है कि भविष्यवाणियों के लिए स्मूथ / स्प्लिन का उपयोग करते समय नए डेटा के लिए भविष्यवाणियाँ कैसे की जाती हैं? उदाहरण के लिए, एक मॉडल का उपयोग कर बनाई दिया gamboostमें mboostआर में पैकेज, पी-splines के साथ, कैसे नए डेटा के लिए भविष्यवाणियों …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

मैं एक बहुस्तरीय पाठ वर्गीकरण समस्या के लिए 2 अलग-अलग क्लासिफायर की तुलना करना चाहूंगा जो बड़े प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग करते हैं। मुझे संदेह है कि क्या मुझे 2 क्लासिफायर की तुलना करने के लिए आरओसी कर्व्स या लर्निंग कर्व्स का उपयोग करना चाहिए। एक तरफ, सीखने के मोड़ …

11 machine-learning  classification  roc  accuracy 

अगर मैं साथ अवग्रह न्यूरॉन्स की कुछ तय गैर आवर्ती (DAG) टोपोलॉजी (नोड्स और किनारों की नियत सेट, लेकिन सीखने एल्गोरिथ्म किनारों पर वजन भिन्न हो सकते हैं) है इनपुट न्यूरॉन होते हैं जो केवल में तार ले जा सकते हैं { - 1 , 1 } n के रूप …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

मैं 14 इनपुट और एक आउटपुट के साथ एनएन बनाने के लिए आर में न्यूरलनेट का उपयोग कर रहा हूं। मैं एक ही इनपुट प्रशिक्षण डेटा और एक ही नेटवर्क आर्किटेक्चर / सेटिंग्स का उपयोग करके कई बार नेटवर्क का निर्माण / प्रशिक्षण करता हूं। प्रत्येक नेटवर्क का उत्पादन होने …

11 r  machine-learning  neural-networks 

मैं एक बहुत ही लोकप्रिय पेपर " एक्सप्लेनिंग और हार्नेसिंग एडिशनल एग्जामिनेशन " लागू कर रहा था और पेपर में, यह एक प्रतिकूल उद्देश्य फ़ंक्शन को प्रशिक्षित करता है J '' (') = αJ (+) + (1 - α) J' (θ)। यह α को एक हाइपरपरमीटर के रूप में मानता …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

सब कुछ शीर्षक में है, क्या यह यादृच्छिक जंगल का उपयोग करने से पहले फीचर चयन का उपयोग करने के लिए समझ में आता है?

11 machine-learning  feature-selection  random-forest 

मैं डेटा प्रीप्रोसेस कर रहा हूं और बाद में अपने डेटा पर एक कॉनवॉनेट बनाने जा रहा हूं। मेरा प्रश्न है: कहो कि मेरे पास 100 छवियों के साथ कुल डेटा सेट है, मैं प्रत्येक 100 छवियों में से प्रत्येक के लिए माध्य की गणना कर रहा था और फिर …

11 machine-learning  cross-validation  data-preprocessing 

क्रिस्टोफर बिशप ने अपनी पुस्तक पैटर्न रिकॉग्निशन एंड मशीन लर्निंग इन ए प्रूफ में लिखा है , कि डेटा को पहले से चुने गए घटकों को ऑर्थोगोनल स्पेस में पेश किए जाने के बाद प्रत्येक लगातार प्रमुख घटक प्रक्षेपण के विचरण को अधिकतम करता है। दूसरे भी ऐसे ही प्रमाण …

11 machine-learning  variance  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues 

मैं समझता हूं कि एफ-माप (सटीक और याद के आधार पर) एक अनुमान है कि एक क्लासिफायरियर कितना सटीक है। जब हम असंतुलित डेटासेट होते हैं, तब भी एफ-माप सटीकता का पक्षधर है । मेरे पास एक सरल प्रश्न है (जो तकनीक के बारे में सही शब्दावली का उपयोग करने …

11 machine-learning  classification  data-mining  unbalanced-classes  accuracy 

जैसा कि मैंने साइट के माध्यम से पढ़ा है अधिकांश उत्तर बताते हैं कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में क्रॉस सत्यापन किया जाना चाहिए। हालाँकि जब मैं "अंडरस्टैंडिंग मशीन लर्निंग" पुस्तक के माध्यम से पढ़ रहा था, तो मैंने देखा कि एक अभ्यास है कि कभी-कभी क्रॉस सत्यापन का उपयोग नहीं …

10 machine-learning  self-study  cross-validation