machine-learning पर टैग किए गए जवाब

यह बहुत बार उद्धृत किया जाता है जब आयामीता के अभिशाप का उल्लेख और जाता है (दाएं सूत्र को इसके विपरीत कहा जाता है) लिमघ→ ∞var ( | | X)घ| |कइ[ | | एक्सघ| |क]) =0,फिर: डीअधिकतमकघ- डीमिनटकघडीमिनटकघ→ 0लिमघ→∞वर(||एक्सघ||कइ[||एक्सघ||क])=0,फिर:डीअधिकतमघक-डीमिनटघकडीमिनटघक→0 \lim_{d\rightarrow \infty} \text{var} \left(\frac{||X_d||_k}{E[||X_d||_k]} \right) = 0, \text{then}: \frac{D_{\max^{k}_{d}} - D_{\min^{k}_{d}}}{D_{\min^{k}_{d}}} …

10 machine-learning  distance-functions  high-dimensional 

मैं हाल ही में लास्सो (नियमितीकरण) पर कुछ आंकड़ों की वार्ता में आया हूं और एक बिंदु जो सामने आता है वह यह है कि हम वास्तव में यह नहीं समझते हैं कि लास्सो क्यों काम करता है या यह इतनी अच्छी तरह से क्यों काम करता है। मैं सोच …

10 machine-learning  lasso  regularization 

मैं 2 समूहों के बीच नमूनों को वर्गीकृत करने के लिए यादृच्छिक वन की क्षमता का परीक्षण करने की कोशिश कर रहा हूं; वर्गीकरण के लिए इस्तेमाल किए गए चर के 54 नमूने और अलग-अलग संख्याएं हैं। मैं सोच रहा था कि जब मैं 50k पेड़ों का उपयोग कर रहा …

10 machine-learning  random-forest 

एंड्रयू एनजी के मशीन लर्निंग कोर्स में, वह इस सूत्र का उपयोग करते हैं: ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T और वह एक त्वरित प्रमाण करता है जो नीचे दिखाया गया है: ∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB\nabla_A tr(ABA^TC) \\ = \nabla_A tr(f(A)A^TC) \\ = \nabla_{\circ} tr(f(\circ)A^TC) + \nabla_{\circ}tr(f(A)\circ^T C)\\ =(A^TC)^Tf'(\circ) + (\nabla_{\circ^T}tr(f(A)\circ^T C)^T \\ …

10 machine-learning  matrix  derivative 

तंत्रिका नेटवर्क और गहन सीखने के बीच अंतर के संदर्भ में, हम कई वस्तुओं को सूचीबद्ध कर सकते हैं, जैसे कि अधिक परतें शामिल हैं, प्रशिक्षण जटिल मॉडल को संभव बनाने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा सेट, शक्तिशाली कंप्यूटर हार्डवेयर। इनके अलावा, क्या NN और DL के बीच अंतर …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

जबकि मैंने वास्तव में एक भौतिकी वर्ग में बोल्ट्जमैन मशीनों के साथ कुछ प्रोग्रामिंग की है, मैं उनके सैद्धांतिक लक्षण वर्णन से परिचित नहीं हूं। इसके विपरीत, मैं चित्रमय मॉडल के सिद्धांत के बारे में एक मामूली राशि जानता हूं (लॉरिटज़ेन की पुस्तक ग्राफिकल मॉडल के पहले कुछ अध्यायों के …

10 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm 

यह F बीटा स्कोर है: Fβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+reसीएएलएलF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision}) + \mathrm{recall}} विकिपीडिया लेख में कहा गया है कि ।एफβएफβF_\beta "measures the effectiveness of retrieval with respect to a user who attaches β times as much importance to recall as precision" मुझे विचार नहीं …

10 machine-learning  precision-recall  model-evaluation 

क्या निश्चित शैली में चित्र बनाने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना संभव है? (इसलिए यह एक छवि लेता है और इसे एक शैली में बदल देता है जिसे इसके लिए प्रशिक्षित किया गया था।) क्या इस तरह की चीज़ के लिए कोई स्वीकृत तकनीक है? मुझे डीपआर्ट एल्गोरिथ्म …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

पीसीए में, क्या इससे कोई फर्क पड़ता है कि क्या हम व्युत्क्रम सहसंयोजक मैट्रिक्स के प्रमुख घटकों को लेते हैं या यदि हम बड़े प्रतिजन के अनुरूप सहसंयोजक मैट्रिक्स के eigenvectors को छोड़ देते हैं? यह इस पोस्ट में चर्चा से संबंधित है ।

10 machine-learning  pca  computational-statistics 

मैंने हाल ही में इन पत्रों में वर्णित पारेटो के चिकने महत्त्व वाले नमूने का नमूना-वन-आउट क्रॉस-वैरिडेशन (PSIS-LOO) उपयोग करना शुरू किया: व्हीत्सारी, ए।, और गेलमैन, ए। (2015)। पारेतो ने महत्त्वपूर्ण नमूनाकरण किया। arXiv preprint ( लिंक )। व्हीत्सारी, ए।, गेलमैन, ए।, और गैब्री, जे। (2016)। प्रैक्टिकल बायेसियन मॉडल मूल्यांकन …

10 machine-learning  cross-validation  mcmc  pareto-distribution  importance-sampling 

रेडियल-बेस फंक्शन कर्नेल के साथ सपोर्ट वेक्टर मशीनें एक सामान्य-प्रयोजन पर्यवेक्षित क्लासिफायरियर है। जबकि मैं इन एसवीएम के लिए सैद्धांतिक नींव, और उनके मजबूत बिंदुओं को जानता हूं, मुझे उन मामलों की जानकारी नहीं है जिनमें वे पसंदीदा विधि हैं। तो, वहाँ समस्याओं का एक वर्ग है जिसके लिए आरबीएफ …

10 machine-learning  logistic  classification  svm  random-forest 

मशीन लर्निंग साहित्य में, प्रायिकता वितरण का प्रतिनिधित्व करने के लिए, सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन का अक्सर उपयोग किया जाता है। क्या इसका कोई कारण है? एक अन्य फ़ंक्शन का उपयोग क्यों नहीं किया जाता है?

10 machine-learning  distributions  softmax 

मैं वर्तमान में टी-एसएनई विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक पर पढ़ रहा हूं और यह उल्लेख किया गया था कि उच्च-आयामी डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) का उपयोग करने की एक खामी यह है कि यह केवल बिंदुओं के बीच बड़ी जोड़ीदार दूरी को संरक्षित करता है। अर्थ …

10 machine-learning  data-visualization  pca  tsne 

मैं पढ़ रहा था: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#Definition लेकिन मुझे ठीक से समझ में नहीं आ रहा है कि फार्मूला का निर्माण इस तरह से क्यों किया गया। मैं क्या समझता हूँ: iDF को कुछ स्तरों पर मापना चाहिए कि प्रत्येक दस्तावेज़ में S शब्द कितनी बार दिखाई देता है, मूल्य में कमी …

10 machine-learning  clustering  mathematical-statistics  text-mining  natural-language 

रैंडम फ़ॉरेस्ट्स (ब्रेमेन, 1999) के खंड 7 में , लेखक निम्नलिखित अनुमान बताता है: "अडाबोस्ट एक रैंडम फ़ॉरेस्ट" है। क्या किसी ने साबित किया है, या यह नापसंद है? 1999 की इस पोस्ट को साबित करने या उसे खारिज करने के लिए क्या किया गया है?

10 machine-learning  random-forest  boosting