Als «machine-learning» getaggte Fragen

Algorithmen für maschinelles Lernen erstellen ein Modell der Trainingsdaten. Der Begriff "maschinelles Lernen" ist vage definiert; Es umfasst das, was auch als statistisches Lernen, Bestärkungslernen, unbeaufsichtigtes Lernen usw. bezeichnet wird. Fügen Sie immer einen spezifischeren Tag hinzu.

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Neucodieren von kategorialen Variablen in numerische Variablen bei Verwendung von SVM oder Neural Network
Um SVM oder Neural Network zu verwenden, müssen kategoriale Variablen in numerische Variablen umgewandelt (kodiert) werden. In diesem Fall werden normalerweise 0-1 Binärwerte verwendet, wobei der k-te kategoriale Wert in (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 ist auf der k-ten Position). Gibt es andere Methoden, um dies zu tun, …
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Bedeutung eines neuronalen Netzwerks als Black-Box?
Ich höre oft Leute, die über neuronale Netze als eine Art Black-Box sprechen, die Sie nicht verstehen, was sie tun oder was sie bedeuten. Ich kann eigentlich nicht verstehen, was sie damit meinen! Wenn Sie verstehen, wie Backpropagation funktioniert, wie ist es dann eine Blackbox? Bedeuten sie, dass wir nicht …
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Tutorials für das Feature Engineering
Wie jeder weiß, ist Feature Engineering für das maschinelle Lernen extrem wichtig, aber ich habe nur wenige Materialien gefunden, die mit diesem Bereich zusammenhängen. Ich habe an mehreren Wettbewerben in Kaggle teilgenommen und glaube, dass gute Eigenschaften in manchen Fällen sogar wichtiger sind als ein guter Klassifikator. Kennt jemand Tutorials …
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Halbüberwachtes Lernen, aktives Lernen und tiefes Lernen für die Klassifizierung
Letzte Bearbeitung mit allen Ressourcen aktualisiert: Für ein Projekt wende ich Algorithmen für maschinelles Lernen zur Klassifizierung an. Herausforderung: Sehr begrenzte beschriftete Daten und viel mehr unbeschriftete Daten. Tore: Wenden Sie eine halbüberwachte Klassifizierung an Wenden Sie einen halbüberwachten Etikettierungsprozess an (bekannt als aktives Lernen). Ich habe viele Informationen aus …
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Backpropagation-Algorithmus
Ich habe eine leichte Verwirrung über den Backpropagation- Algorithmus, der in Multilayer Perceptron (MLP) verwendet wird. Der Fehler wird durch die Kostenfunktion korrigiert. Bei der Backpropagation versuchen wir, das Gewicht der ausgeblendeten Ebenen anzupassen. Den Ausgabefehler kann ich nachvollziehen, also e = d - y[ohne die Indizes]. Die Fragen sind: …
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Kalibrieren eines Boosted-Klassifikators für mehrere Klassen
Ich habe Alexandru Niculescu-Mizil und Rich Caruanas Artikel " Erhalten kalibrierter Wahrscheinlichkeiten durch Boosting " und die Diskussion in diesem Thread gelesen . Ich habe jedoch immer noch Probleme beim Verstehen und Implementieren der logistischen oder Plattschen Skalierung , um die Ausgabe meines Multi-Class-Boosting-Klassifikators zu kalibrieren (sanftes Boosten mit Entscheidungsstümpfen). …
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Wie kann man Daten simulieren, um statistisch signifikant zu sein?
Ich bin in der 10. Klasse und möchte Daten für ein Projekt auf einer Messe für maschinelles Lernen simulieren. Das endgültige Modell wird für Patientendaten verwendet und sagt die Korrelation zwischen bestimmten Zeiten der Woche und den Auswirkungen voraus, die dies auf die Medikamenteneinhaltung innerhalb der Daten eines einzelnen Patienten …
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Ikonenhafte (Spielzeug-) Modelle neuronaler Netze
Meine Physikprofessoren an der Graduiertenschule sowie der Nobelpreisträger Feynman präsentierten immer das, was sie Spielzeugmodelle nannten, um grundlegende Konzepte und Methoden der Physik wie den harmonischen Oszillator, das Pendel, den Kreisel und die Black Box zu veranschaulichen. Welche Spielzeugmodelle werden verwendet, um die grundlegenden Konzepte und Methoden zu veranschaulichen, die …
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Führen wir wirklich multivariate Regressionsanalysen mit * Millionen * Koeffizienten / unabhängigen Variablen durch?
Ich verbringe einige Zeit damit, maschinelles Lernen zu lernen (entschuldige die Rekursion :), und ich bin fasziniert von der Faustregel , bei multivariater linearer Regression Gradient Descent anstelle der direkten Gleichungslösung für die Berechnung von Regressionskoeffizienten zu wählen. 10 , 000 - 1 , 000 , 00010,000-1,000,00010,000 - 1,000,000 In …
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Geschwindigkeit, Rechenaufwand von PCA, LASSO, elastisches Netz
Ich versuche, die rechnerische Komplexität / Schätzgeschwindigkeit von drei Gruppen von Methoden für die lineare Regression zu vergleichen, wie sie in Hastie et al. "Elemente des statistischen Lernens" (2. Aufl.), Kapitel 3: Auswahl der Teilmenge Schrumpfmethoden Methoden mit abgeleiteten Eingaberichtungen (PCR, PLS) Der Vergleich kann sehr grob sein, nur um …
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