machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास कंप्यूटर विज़न बैकग्राउंड नहीं है, फिर भी जब मैंने कुछ इमेज प्रोसेसिंग और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क से संबंधित आर्टिकल और पेपर पढ़े, तो मुझे लगातार टर्म translation invariance, या translation invariant। या मैं एक बहुत पढ़ा है कि दृढ़ संकल्प ऑपरेशन प्रदान करता है translation invariance!! इसका क्या …

36 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

यह स्नातक स्कूलों के लिए प्रवेश का मौसम है। मैं और मेरे जैसे कई छात्र) अब यह तय करने की कोशिश कर रहे हैं कि कौन से आंकड़े लेने हैं। आप के साथ काम करने वाले कुछ लोग क्या सुझाव देते हैं कि हम आंकड़ों में मास्टर्स कार्यक्रमों के बारे …

36 machine-learning  mathematical-statistics  careers 

मुझे उन कंपनियों की एक छोटी सूची मिली है जो अमेज़ॅन EC2 के शीर्ष पर निर्मित क्लस्टर पर आर, अजगर, या ऑक्टेव स्क्रिप्ट चलाने के लिए एक मंच प्रदान करती हैं। क्या अन्य नाम हैं जिन्हें मुझे जोड़ना चाहिए? Cloudnumbers Opani crdata

36 r  machine-learning 

मैं एक वर्गीकारक कि भेद जाएगा प्रशिक्षित करने के लिए देख रहा हूँ Type Aऔर Type Bलगभग 10,000 वस्तुओं की एक यथोचित बड़े प्रशिक्षण सेट के साथ वस्तुओं, के बारे में आधा हिस्सा हैं Type Aऔर आधा हिस्सा हैं Type B। डेटासेट में कोशिकाओं के भौतिक गुणों (आकार, माध्य त्रिज्या, …

36 r  machine-learning  random-forest 

सबसे पहले, मुझे एहसास हुआ कि अगर मुझे द्विआधारी भविष्यवाणियां करने की आवश्यकता है, तो मुझे एक-गर्म-एन्कोडिंग के माध्यम से कम से कम दो कक्षाएं बनाना होगा। क्या ये सही है? हालांकि, केवल एक वर्ग के साथ भविष्यवाणियों के लिए बाइनरी क्रॉस एन्ट्रॉपी है? अगर मैं एक श्रेणीगत क्रॉस एन्ट्रापी …

36 machine-learning  neural-networks  loss-functions  tensorflow  cross-entropy 

मुझे लगता है कि मुझे VIMC और MCMC दोनों के सामान्य विचार मिलते हैं, जिसमें MCMC के विभिन्न फ्लेवर जैसे गिब्स सैंपलिंग, मेट्रोपोलिस हेस्टिंग्स आदि शामिल हैं। यह पेपर दोनों विधियों का एक अद्भुत प्रदर्शन प्रदान करता है। मेरे पास निम्नलिखित प्रश्न हैं: अगर मैं बायेसियन इंट्रेंस करना चाहता हूं, …

36 machine-learning  bayesian  mcmc  variational-bayes  approximate-inference 

ग्रैडिएंट बूस्टिंग के बारे में सीखते हुए, मैंने किसी "कमजोर क्लासिफायरियर" के गुणों के बारे में किसी भी बाधा के बारे में नहीं सुना है जो कि मॉडल का निर्माण करने और कलाकारों की टुकड़ी का उपयोग करता है। हालांकि, मैं एक जीबी के आवेदन की कल्पना नहीं कर सकता …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

मेरे पास एक डेटासेट है जिसके लिए मेरे पास बाइनरी लेबल के कई सेट हैं। लेबलों के प्रत्येक सेट के लिए, मैं एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करता हूं, इसे क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा मूल्यांकन करता हूं। मैं प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) का उपयोग करके आयामीता कम करना चाहता हूं। मेरा सवाल यह …

35 machine-learning  classification  pca  cross-validation 

स्पर्स कोडिंग को इनपुट वैक्टर का प्रतिनिधित्व करने के लिए आधार वैक्टर के एक अधिक-पूर्ण सेट को सीखने के रूप में परिभाषित किया गया है (<- हम ऐसा क्यों चाहते हैं)। विरल कोडिंग और ऑटोकेनोडर के बीच अंतर क्या हैं? हम विरल कोडिंग और ऑटोकेनोडर का उपयोग कब करेंगे?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

1000 से अधिक सुविधाओं के साथ वर्गीकरण के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध डेटा सेट क्या हैं (या नमूना अंक यदि इसमें वक्र हैं)? मुफ्त डेटा सेट के बारे में पहले से ही एक समुदाय विकि है: स्वतंत्र रूप से उपलब्ध डेटा नमूनों का पता लगाना लेकिन यहाँ, एक और …

35 machine-learning  classification  dataset  large-data 

यह सवाल एक निश्चित जवाब पाने के लिए अच्छी तरह से खुला हो सकता है, लेकिन उम्मीद नहीं है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जैसे एसवीएम, जीबीएम, रैंडम फॉरेस्ट आदि, आम तौर पर कुछ मुफ्त पैरामीटर होते हैं, जो अंगूठे के मार्गदर्शन के कुछ नियम से परे, प्रत्येक डेटा सेट पर ट्यून …

34 machine-learning  cross-validation  bootstrap  optimization  resampling 

मुझे यह समझने में कुछ कठिनाई हो रही है कि रैंडम फ़ॉरेस्ट पैकेज से चर महत्व आउटपुट की व्याख्या कैसे करें। सटीकता में कमी का मतलब आमतौर पर "प्रत्येक सुविधा में मूल्यों की अनुमति देने से मॉडल सटीकता में कमी" के रूप में वर्णित किया गया है। क्या यह फीचर …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

क्या मैं एक मॉडल को कॉल कर सकता हूं जिसमें बेयस के प्रमेय को "बायेसियन मॉडल" कहा जाता है? मुझे डर है कि ऐसी परिभाषा बहुत व्यापक हो सकती है। तो वास्तव में एक बायेसियन मॉडल क्या है?

34 machine-learning  bayesian 

निर्णय वृक्ष एक बहुत ही समझ में आने वाली मशीन सीखने की विधि है। एक बार बनने के बाद इसका मानव द्वारा आसानी से निरीक्षण किया जा सकता है जो कुछ अनुप्रयोगों में एक बड़ा फायदा है। निर्णय पेड़ों के व्यावहारिक कमजोर पक्ष क्या हैं?

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मैं repeatable प्रक्रियाओं समारोह के कार्यात्मक रूप की खोज के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि के बारे में उत्सुक हूँ y = f(A, B, C) + error_termजहाँ मेरे ही इनपुट टिप्पणियों का एक सेट है ( y, A, Bऔर C)। कृपया ध्यान दें कि कार्यात्मक रूप fअज्ञात है। …

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