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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Dauern neuronale Netze normalerweise eine Weile, um während des Trainings „einzusteigen“?
Ich versuche, ein tiefes neuronales Netzwerk für die Klassifizierung mithilfe der Rückausbreitung zu trainieren. Insbesondere verwende ich ein Faltungs-Neuronales Netzwerk zur Bildklassifizierung unter Verwendung der Tensor Flow-Bibliothek. Während des Trainings habe ich ein seltsames Verhalten und frage mich nur, ob dies typisch ist oder ob ich möglicherweise etwas falsch mache. …
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Verhindern, dass Pareto Smoothed Important Sampling (PSIS-LOO) fehlschlägt
Ich habe vor kurzem damit begonnen, die pareto-geglättete Stichprobenauswahl (PSIS-LOO) zu verwenden, die in den folgenden Abhandlungen beschrieben wird: Vehtari, A. & Gelman, A. (2015). Pareto glättete wichtige Stichproben. arXiv Preprint ( Link ). A. Vehtari, A. Gelman & J. Gabry (2016). Praktische Bayes'sche Modellbewertung mit einmaliger Kreuzvalidierung und WAIC. …
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RBF SVM-Anwendungsfälle (vs. logistische Regression und zufällige Gesamtstruktur)
Support Vector Machines mit Radial-Base-Funktionskernel ist ein universell beaufsichtigter Klassifikator. Obwohl ich die theoretischen Grundlagen für diese SVMs und ihre Stärken kenne, sind mir keine Fälle bekannt, in denen sie die bevorzugte Methode sind. Gibt es also eine Klasse von Problemen, bei denen RBF-SVMs anderen ML-Techniken überlegen sind? (Entweder in …
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Ensemble-Lernen: Warum ist das Stapeln von Modellen effektiv?
Vor kurzem habe ich mich für das Modellstapeln als eine Form des Ensemble-Lernens interessiert. Insbesondere habe ich ein wenig mit einigen Spielzeugdatensätzen für Regressionsprobleme experimentiert. Grundsätzlich habe ich einzelne "Level 0" -Regressoren implementiert, die Ausgabevorhersagen jedes Regressors als neues Feature für einen "Meta-Regressor" als Eingabe gespeichert und diesen Meta-Regressor an …
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Was bedeutet PCA, wenn nur große paarweise Abstände beibehalten werden?
Ich lese gerade über die t-SNE-Visualisierungstechnik und es wurde erwähnt, dass einer der Nachteile der Verwendung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Visualisierung hochdimensionaler Daten darin besteht, dass nur große paarweise Abstände zwischen den Punkten beibehalten werden. Bedeutungspunkte, die im hochdimensionalen Raum weit voneinander entfernt sind, würden auch im niedrigdimensionalen Unterraum weit …
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Grundlegendes zur Verwendung von Logarithmen im TF-IDF-Logarithmus
Ich habe gelesen: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#Definition Aber ich kann nicht genau verstehen, warum die Formel so konstruiert wurde, wie sie ist. Was ich tue Verstehe: iDF sollte auf einer bestimmten Ebene messen, wie häufig ein Begriff S in jedem der Dokumente vorkommt, wobei der Wert abnimmt, wenn der Begriff häufiger vorkommt. Aus …
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Kann ein neuronales Netzwerk eine Funktion und ihre funktionale Ableitung lernen?
Ich verstehe, dass neuronale Netze (NNs) unter bestimmten Voraussetzungen (sowohl für das Netz als auch für die zu approximierende Funktion) als universelle Approximatoren für beide Funktionen und ihre Ableitungen angesehen werden können. Tatsächlich habe ich eine Reihe von Tests mit einfachen, aber nicht trivialen Funktionen (z. B. Polynomen) durchgeführt, und …
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Zufälliger Wald gegen Adaboost
In Abschnitt 7 der Arbeit Random Forests (Breiman, 1999) stellt der Autor die folgende Vermutung auf: "Adaboost ist ein zufälliger Wald". Hat jemand dies bewiesen oder widerlegt? Was wurde getan, um diesen Beitrag von 1999 zu beweisen oder zu widerlegen?
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Was ist Pretraining und wie trainiert man ein neuronales Netzwerk?
Ich verstehe, dass Pretraining verwendet wird, um einige Probleme beim konventionellen Training zu vermeiden. Wenn ich Backpropagation mit beispielsweise einem Autoencoder verwende, weiß ich, dass ich auf Zeitprobleme stoßen werde, weil die Backpropagation langsam ist und ich auch in lokalen Optima stecken bleiben und bestimmte Funktionen nicht lernen kann. Was …
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Zeitreihenanalyse vs. maschinelles Lernen?
Nur eine allgemeine Frage. Wenn Sie Zeitreihendaten haben, wann ist es besser, Zeitreihentechniken (auch bekannt als ARCH, GARCH usw.) gegenüber maschinellen / statistischen Lerntechniken (KNN, Regression) zu verwenden? Wenn es eine ähnliche Frage gibt, die bei crossvalidated vorhanden ist, weisen Sie mich bitte darauf hin - sie haben gesucht und …
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