machine-learning पर टैग किए गए जवाब

एक नौसिखिया सवाल यहाँ। मैं वर्तमान में आर पैकेज में एनपी पैकेज का उपयोग करके एक गैरपारंपरिक प्रतिगमन कर रहा हूं। मेरे पास 7 विशेषताएं हैं और एक क्रूर बल दृष्टिकोण का उपयोग करके मैंने सबसे अच्छी पहचान की है 3. लेकिन, जल्द ही मेरे पास 7 से अधिक विशेषताएं …

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यह सवाल बहुत व्यापक लग सकता है, लेकिन यहां वह है जिसकी मुझे तलाश है। मुझे पता है कि अर्थमितीय विधियों के बारे में कई उत्कृष्ट किताबें हैं, और अर्थमितीय तकनीकों के बारे में कई उत्कृष्ट लेख हैं। इस क्रॉसविलेस्ड प्रश्न में वर्णित अर्थमिति के उत्कृष्ट प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य …

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मैं करने के लिए MATLAB और आर इंटरफ़ेस का निर्माण पर विचार कर रहा हूँ रॉस Quinlan के C5.0 (यह से परिचित नहीं उन लोगों के लिए, C5.0 एक निर्णय पेड़ एल्गोरिथ्म और सॉफ्टवेयर पैकेज है, का एक विस्तार C4.5 ), और मैं कोशिश कर रहा हूँ उन घटकों की …

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Dirichlet Pocess और Gaussian Process को अक्सर "कार्य पर वितरण" या "वितरण पर वितरण" के रूप में जाना जाता है। उस मामले में, क्या मैं सार्थक रूप से एक जीपी के तहत एक फ़ंक्शन के घनत्व के बारे में बात कर सकता हूं? यही है, क्या गाऊसी प्रक्रिया या डिरिचलेट …

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मैं ऑनलाइन वीडियो और व्याख्यान नोट्स से गॉसियन प्रक्रिया प्रतिगमन के बारे में सीख रहा हूं, मेरी समझ यह है कि अगर हमारे पास अंकों के साथ डेटासेट है तो हम मानते हैं कि डेटा -डायमेंशनल मल्टीवेरेट गॉसियन से नमूना लिया गया है । तो मेरा सवाल उस मामले में …

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DeepMind के दशक में AlphaGo शून्य और AlphaZero कागजात, वे जोड़ने का वर्णन Dirichlet रूट नोड मोंटे कार्लो ट्री खोजें में (बोर्ड राज्य) से कार्रवाई की पूर्व संभावनाओं को शोर: अतिरिक्त अन्वेषण रूट नोड में पूर्व संभावनाओं के लिए डिरिचलेट शोर को जोड़कर प्राप्त किया जाता है रों0रों0s_0, विशेष रूप …

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रैंडम फूरियर विशेषताएं कर्नेल फ़ंक्शंस को सन्निकटन प्रदान करती हैं। वे विभिन्न कर्नेल विधियों के लिए उपयोग किए जाते हैं, जैसे एसवीएम और गॉसियन प्रक्रियाएं। आज, मैंने TensorFlow कार्यान्वयन का उपयोग करने का प्रयास किया और मुझे अपनी आधी विशेषताओं के लिए नकारात्मक मान मिला। जैसा कि मैंने समझा, ऐसा …

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मैंने एसवीएम के बारे में पढ़ा और सीखा कि वे एक अनुकूलन समस्या को हल कर रहे हैं और अधिकतम मार्जिन विचार बहुत उचित था। अब, गुठली का उपयोग करके वे गैर-रेखीय पृथक्करण सीमाएं भी पा सकते हैं जो महान थी। अब तक, मुझे वास्तव में यह पता नहीं है …

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मैं मशीन लर्निंग (सिद्धांत और वित्त में आवेदन) में गहराई से जाना चाहता हूं। मैं पूछना चाहता हूं कि मशीन लर्निंग के आधार के रूप में जटिल विश्लेषण और कार्यात्मक विश्लेषण कितने प्रासंगिक हैं ? क्या मुझे इन विषयों को सीखने की आवश्यकता है या क्या मुझे खुद को अन्य …

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मुझे पता है कि इसकी चर्चा शायद कहीं और की गई है, लेकिन मुझे इसका स्पष्ट उत्तर नहीं मिल पाया है। मैं सूत्र का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूंआर2= 1 - एसएसआर / एसएसटीआर2=1-एसएसआर/एसएसटीR^2 = 1 - SSR/SST आउट-ऑफ-सैंपल की गणना करने के लिए आर2आर2R^2 एक रेखीय प्रतिगमन …

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जब हम लागत फ़ंक्शन को अलग कर सकते हैं और हर पैरामीटर के संबंध में आंशिक भेदभाव के माध्यम से प्राप्त समीकरणों को हल करके पैरामीटर खोज सकते हैं और यह पता लगा सकते हैं कि लागत फ़ंक्शन न्यूनतम कहां है। इसके अलावा, मुझे लगता है कि कई स्थानों को …

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मैं गहरी सीखने (विशेष रूप से सीएनएन) के बारे में सीख रहा हूं, और यह कैसे आम तौर पर ओवरफिटिंग को रोकने के लिए एक भयानक डेटा की आवश्यकता होती है। हालाँकि, मुझे यह भी बताया गया है कि एक मॉडल के पास जितनी अधिक क्षमता / अधिक पैरामीटर होते …

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एसवीएम एल्गोरिथ्म काफी पुराना है - यह 1960 के दशक में विकसित किया गया था, लेकिन 1990 और 2000 के दशक में बेहद लोकप्रिय था। यह मशीन सीखने के पाठ्यक्रमों का एक शास्त्रीय (और काफी सुंदर) हिस्सा है। आज ऐसा लगता है कि मीडिया प्रसंस्करण (चित्र, ध्वनि आदि) में तंत्रिका …

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मैं cs224d ऑनलाइन स्टैनफोर्ड क्लास कोर्स सामग्री के पहले समस्या सेट के माध्यम से अपने तरीके से काम करने की कोशिश कर रहा हूं और मुझे समस्या 3 ए के साथ कुछ समस्याएं आ रही हैं: सॉफ्टमैक्स प्रेडिक्शन फ़ंक्शन और क्रॉस एन्ट्रॉपी लॉस फंक्शन के साथ स्किप ग्राम 2 वर्ड …

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मैं मशीन लर्निंग में "बकेटाइजेशन" का स्पष्ट विवरण खोजने के लिए चारों ओर जा रहा हूं। मैं अब तक जो समझ रहा हूं वह यह है कि बकेटिटेज डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग में क्वांटिज़ेशन के समान है जहां निरंतर मूल्यों की एक श्रृंखला को एक अलग मूल्य के साथ बदल दिया …

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