machine-learning पर टैग किए गए जवाब

माना कि मैं वर्गीकरण या प्रतिगमन करने के लिए एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना चाहता हूं, लेकिन मैं जानना चाहता हूं कि भविष्यवाणी कितनी भरोसेमंद होगी। मैं इसे कैसे हासिल कर सकता हूं? मेरा विचार प्रत्येक प्रशिक्षण डेटम के लिए क्रॉस एन्ट्रॉपी की गणना करना है, जो ऊपर …

9 machine-learning  neural-networks 

के अनुसार "कुशल Backprop" LeCun एट अल (1998) से यह सब जानकारी के इतना है कि वे अधिक से अधिक दूसरा व्युत्पन्न की सीमा के भीतर चारों ओर 0 और झूठ केंद्रित कर रहे हैं को सामान्य बनाने में अच्छा अभ्यास है। इसलिए उदाहरण के लिए हम "तन" फ़ंक्शन के …

9 machine-learning  neural-networks  normalization  deep-learning  multidimensional-scaling 

बहुत सारे गहरे शिक्षण पत्रों को पढ़ने के बाद, एक प्रकार की खुरदरी भावना यह है कि बेहतर-सामान्य प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में बहुत सारी चालें मौजूद हैं। उद्योग एप्लिकेशन के नजरिए से, बड़ी तकनीकी कंपनियों, जैसे, Google या फेसबुक में उन कुलीन अनुसंधान समूहों …

9 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks 

मैं प्रतिगमन की एक सामान्य सेटअप, यह है कि, एक सतत समारोह मान एक परिवार से चुना जाता है दिए गए डेटा फिट करने के लिए ( किसी भी स्थान जैसे घन या वास्तव में किसी भी उचित टोपोलॉजिकल स्पेस) में कुछ प्राकृतिक मानदंडों के अनुसार हो सकता है।hθ:X→Rnhθ:X→Rnh_\theta:X\to \mathbb …

9 regression  machine-learning  multiple-regression 

मैं वेनिला उपनगर विधियों के माध्यम से लासो को हल करने के लिए सोच रहा था। लेकिन मैंने लोगों को समीपवर्ती ढाल वंश का उपयोग करने का सुझाव देते हुए पढ़ा है। क्या कोई यह उजागर कर सकता है कि लास्सो के लिए वेनिला उपनगर विधियों के बजाय समीपस्थ जीडी …

9 machine-learning  optimization  lasso  gradient-descent 

Autoencoder नेटवर्क को सामान्य क्लासिफायर MLP नेटवर्क की तुलना में अधिक पेचीदा लगता है। Lasagne का उपयोग करने के कई प्रयासों के बाद, जो मुझे पुन: निर्मित आउटपुट में प्राप्त होता है, वह कुछ ऐसा है जो एमएनआईएसटीटी डेटाबेस की सभी छवियों का एक धुँधली औसत से मिलता-जुलता है, जो …

9 machine-learning  neural-networks  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  autoencoders 

स्टैंडर्ड -क्लेर ऑब्जेक्ट के दस्तावेज़ के अनुसार scikit-learn: उदाहरण के लिए, लर्निंग एल्गोरिथम के उद्देश्य फ़ंक्शन में उपयोग किए जाने वाले कई तत्व (जैसे कि समर्थन वेक्टर मशीनों के आरबीएफ कर्नेल या रैखिक मॉडल के एल 1 और एल 2 नियमितकर्ता) यह मानते हैं कि सभी सुविधाएँ 0 के आसपास …

9 machine-learning  svm  standard-deviation  mean  references 

प्रशन: बूस्टेड रिग्रेशन ट्री (बीआरटी) और सामान्यीकृत बूस्टेड मॉडल (जीबीएम) के बीच अंतर क्या है? क्या उनका परस्पर उपयोग किया जा सकता है? क्या एक दूसरे का विशिष्ट रूप है? रिडवे ने "सामान्यीकृत बूस्ट रिग्रेशन मॉडल" (जीबीएम) वाक्यांश का उपयोग क्यों किया, यह बताने के लिए कि फ्राइडमैन ने पहले …

9 machine-learning  boosting  gbm 

मेरे पास निरंतर चर और द्विआधारी लक्ष्य चर (0 और 1) के साथ एक डेटा सेट है। मुझे लक्ष्य चर के संबंध में और इस विवशता के साथ निरंतर चर (लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए) को अलग करने की आवश्यकता है कि प्रत्येक अंतराल में अवलोकन की आवृत्ति संतुलित होनी चाहिए। …

9 r  machine-learning  chi-squared  discrete-data  supervised-learning 

रैंडम फ़ॉरेस्ट में, प्रत्येक पेड़ को डेटा के एक अद्वितीय बूस्टर नमूना के समानांतर में उगाया जाता है। क्योंकि प्रत्येक बूस्टअप सैंपल में लगभग 63% अनोखी टिप्पणियों के होने की उम्मीद है, यह लगभग 37% टिप्पणियों को छोड़ देता है, जिसका उपयोग पेड़ के परीक्षण के लिए किया जा सकता …

9 machine-learning  cross-validation  data-mining  random-forest  boosting 

यह पेपर दावा करता है कि CART में, क्योंकि प्रत्येक चरण पर एक एकल कोवरिएट पर एक बाइनरी विभाजन किया जाता है, सभी विभाजन ऑर्थोगोनल होते हैं और इसलिए कोवरिएट्स के बीच बातचीत को नहीं माना जाता है। हालांकि, बहुत गंभीर संदर्भों का दावा है, इसके विपरीत, कि पेड़ की …

9 machine-learning  classification  data-mining  cart 

CNN में, हम फिल्टर को कंसट्रक्शनल लेयर में फीचर मैप बनाने के लिए सीखेंगे। Autoencoder में, प्रत्येक परत की छिपी हुई इकाई को फ़िल्टर के रूप में माना जा सकता है। इन दो नेटवर्क में सीखे गए फिल्टरों में क्या अंतर है?

9 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  autoencoders 

ImageNet प्रतियोगिता के लिए मूल्यांकन पद्धति में से एक (1,000 श्रेणियों की छवियों को वर्गीकृत करें) शीर्ष -5 त्रुटि है, इसका क्या मतलब है? देखें: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

9 machine-learning  classification  computer-vision 

मशीन लर्निंग में, यह अक्सर माना जाता है कि एक डेटा सेट एक चिकनी कम-आयामी कई गुना (कई गुना धारणा) पर है, लेकिन क्या यह साबित करने का कोई तरीका है कि कुछ शर्तों को संतुष्ट किया जाता है, तो डेटा सेट वास्तव में (लगभग) उत्पन्न होता है। एक कम …

9 machine-learning  dimensionality-reduction  manifold-learning 

मेरे पास इस तरह दो चर का शोर डेटा है। x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1334) yn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) set.seed(2344) xn <- …

9 r  machine-learning  clustering