machine-learning पर टैग किए गए जवाब

चूंकि आरएफ गैर-रैखिकता को संभाल सकता है, लेकिन गुणांक प्रदान नहीं कर सकता है, क्या यह सबसे महत्वपूर्ण सुविधाओं को इकट्ठा करने के लिए यादृच्छिक वन का उपयोग करने के लिए बुद्धिमान होगा और फिर अपने गुणांक प्राप्त करने के लिए उन विशेषताओं को कई रैखिक प्रतिगमन मॉडल में प्लग …

50 regression  machine-learning  feature-selection  random-forest  regression-strategies 

इस पोस्ट के आधार पर , मैं सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों को पचाना चाहता हूं। सौभाग्य से यह मुफ्त में उपलब्ध है और मैंने इसे पढ़ना शुरू कर दिया है। मेरे पास इसे समझने के लिए पर्याप्त ज्ञान नहीं है। क्या आप ऐसी पुस्तक की सिफारिश कर सकते हैं जो …

50 machine-learning  references 

मैंने क्लस्टरिंग डेटा (अप्राप्त शिक्षण) के लिए एल्गोरिदम का अध्ययन किया है: ईएम, और के-साधन। मैं निम्नलिखित पढ़ता हूं: k- साधन EM का एक प्रकार है, इस धारणा के साथ कि क्लस्टर गोलाकार हैं। क्या कोई उपरोक्त वाक्य की व्याख्या कर सकता है? मुझे समझ में नहीं आता है कि …

50 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  expectation-maximization 

मेरे पास सामान्य तौर पर वर्गीकरण के संबंध में एक प्रश्न है। च एक क्लासिफायरियर होने दें, जो कुछ डेटा डी को दिए गए संभावनाओं के एक सेट को आउटपुट करता है। आम तौर पर, कोई भी कहेगा: ठीक है, अगर पी (सी | डी)> 0.5, हम एक कक्षा 1 …

49 machine-learning  classification  binary-data  threshold 

मैं समझता हूँ कि स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट वंश का उपयोग प्रशिक्षण डेटासेट के एक अलग नमूने के साथ प्रत्येक पुनरावृत्ति को अद्यतन करके एक तंत्रिका नेटवर्क को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है। बैच का आकार कितना बड़ा होना चाहिए?

49 machine-learning  neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

अप्रशिक्षित अधिगम (जैसे क्लस्टरिंग) के संबंध में, क्या प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए कोई मैट्रिक्स हैं?

49 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क और पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क हैं। दोनों को आमतौर पर एक ही संक्षिप्त नाम से दर्शाया जाता है: आरएनएन। विकिपीडिया के अनुसार , आवर्तक एनएन वास्तव में पुनरावर्ती एनएन हैं, लेकिन मैं वास्तव में स्पष्टीकरण को नहीं समझता हूं। इसके अलावा, मुझे ऐसा नहीं लगता कि प्राकृतिक भाषा …

48 machine-learning  neural-networks  deep-learning  natural-language 

2015 की पहली छमाही के दौरान मैंने मशीन लर्निंग (एंड्रयू एनजी, ग्रेट कोर्स द्वारा) का कोर्स किया। और मशीन लर्निंग (लीनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, एसवीएम, न्यूरोनल नेटवर्क्स ...) की मूल बातें सीखीं। इसके अलावा, मैं 10 वर्षों के लिए डेवलपर रहा हूं, इसलिए नई प्रोग्रामिंग भाषा सीखना कोई समस्या नहीं …

47 r  regression  machine-learning  references 

यह सामान्य रूप से एक प्रश्न है, किसी विधि या डेटा सेट के लिए विशिष्ट नहीं है। हम सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग में एक वर्ग असंतुलन की समस्या से कैसे निपटते हैं, जहां 0 की संख्या 90% के आसपास है और 1 की संख्या आपके डेटासेट में लगभग 10% है। क्या …

47 machine-learning  unbalanced-classes  supervised-learning 

से StatSoft, इंक (2013), इलेक्ट्रॉनिक सांख्यिकी पाठ्यपुस्तक , "अनुभवहीन Bayes वर्गीकरणकर्ता" : Naïve Bayes वर्गीकरण की अवधारणा को प्रदर्शित करने के लिए, ऊपर दिए गए चित्रण में प्रदर्शित उदाहरण पर विचार करें। जैसा कि संकेत दिया गया है, वस्तुओं को या तो GREEN या RED के रूप में वर्गीकृत किया …

47 machine-learning  naive-bayes 

हाल के वर्षों में, कंप्यूटर दृष्टि में वस्तु मान्यता के लिए संवादी तंत्रिका नेटवर्क (CNNs) अत्याधुनिक हो गए हैं। आमतौर पर, एक सीएनएन में कई दृढ़ परतें होती हैं, इसके बाद दो पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें होती हैं। इसके पीछे एक अंतर्ज्ञान यह है कि दृढ़ परतें इनपुट …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

क्या कोई समझा सकता है कि जब भविष्यवक्ताओं की संख्या बड़ी है तो हमें यादृच्छिक वन में बड़ी संख्या में पेड़ों की आवश्यकता क्यों है? हम पेड़ों की इष्टतम संख्या कैसे निर्धारित कर सकते हैं?

46 machine-learning  random-forest 

रोंग जी के एक हालिया ब्लॉग पोस्ट में , यह कहा गया था कि: यह माना जाता है कि गहरी जाल सीखने सहित कई समस्याओं के लिए, लगभग सभी स्थानीय न्यूनतम वैश्विक इष्टतम के लिए बहुत समान फ़ंक्शन मूल्य हैं, और इसलिए स्थानीय न्यूनतम ढूंढना काफी अच्छा है। यह विश्वास …

46 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

ग्रैडिएंट डिसेंट को लोकल मिनिमा में फंसने की समस्या है। वैश्विक मिनीमा को खोजने के लिए हमें क्रमिक वंश घातीय समय चलाने की आवश्यकता है। क्या कोई मुझे तंत्रिका नेटवर्क सीखने में लागू होने वाले ढाल वंश के किसी भी विकल्प के बारे में बता सकता है, साथ ही उनके …

46 machine-learning  svm  neural-networks 

मैंने TensorFlow में एक साधारण MLP लिखा है जो XOR-Gate मॉडलिंग कर रहा है । के लिए: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] यह निम्नलिखित उत्पादन करना चाहिए: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] नेटवर्क में एक इनपुट परत, एक छिपी हुई परत और 2, 5 …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning