통계 및 빅 데이터 machine-learning

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신경망의 성능을 평가하는 데 사용되는 일반적인 비용 함수는 무엇입니까? 세부 (이 질문의 나머지 부분을 건너 뛰십시오. 여기서 나의 의도는 단순히 대답이 일반 독자가 더 이해하기 쉽게하는 데 사용할 수있는 표기법에 대한 설명을 제공하는 것입니다) 실제로 사용 된 몇 가지 방법과 함께 공통 비용 함수 목록을 갖는 것이 유용 할 것입니다. …

133 machine-learning neural-networks

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뉴턴의 방법이 기계 학습에 널리 사용되지 않는 이유는 무엇입니까?

이것은 잠시 동안 나를 괴롭 혔으며 온라인에서 만족스러운 답변을 찾을 수 없으므로 여기에 간다. 볼록 최적화에 대한 일련의 강의를 검토 한 후, Newton의 방법은 솔루션에 대한 보증을 제공 할 수 있고, 불변이고, 대부분 수렴하기 때문에, 전 세계적으로 최적의 솔루션을 찾기 위해 기울기 하강보다 훨씬 우수한 알고리즘 인 것 같습니다. 훨씬 …

132 machine-learning optimization gradient-descent hessian

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임의의 숲에서 지식 얻기

임의의 숲은 블랙 박스로 간주되지만 최근에는 임의의 숲에서 어떤 지식을 얻을 수 있다고 생각하고 있었습니까? 가장 명백한 것은 변수의 중요성이며, 가장 간단한 변형에서는 변수의 발생 횟수를 계산하여 수행 할 수 있습니다. 두 번째로 생각한 것은 상호 작용입니다. 나무의 수가 충분히 크면 변수 쌍의 발생 횟수를 테스트 할 수 있다고 생각합니다 …

127 machine-learning data-mining interaction random-forest cart

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그라디언트 부스팅 트리 및 임의의 포리스트

Friedman이 제안한 그라디언트 트리 부스팅은 의사 결정 트리를 기본 학습자로 사용합니다. 기본 의사 결정 트리를 가능한 한 복잡하게 (완전히 성장) 또는 단순하게 만들어야하는지 궁금합니다. 선택에 대한 설명이 있습니까? 랜덤 포레스트는 의사 결정 트리를 기본 학습자로 사용하는 또 다른 앙상블 방법입니다. 내 이해를 바탕으로, 우리는 일반적으로 각 반복마다 거의 완전히 자란 …

110 machine-learning random-forest cart boosting ensemble

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얼굴 이미지 데이터베이스에서 주어진 얼굴 감지

프로필 사진을 통해 트위터 사용자의 얼굴을 포함하는 작은 프로젝트를 진행하고 있습니다. 내가 직면 한 문제는 명확한 인물 사진 인 이미지를 제외한 모든 이미지를 필터링 한 후에 트위터 사용자의 작지만 상당 비율이 Justin Bieber의 사진을 프로필 사진으로 사용한다는 것입니다. 그것들을 걸러 내기 위해 그림이 저스틴 비버 (Justin Bieber)의 그림인지 프로그래밍 방식으로 …

110 machine-learning clustering image-processing

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SVM (Support Vector Machine)은 어떻게 작동합니까?

SVM (Support Vector Machine) 은 어떻게 작동하며 선형 퍼셉트론 , 선형 판별 분석 또는 로지스틱 회귀 와 같은 다른 선형 분류기와 다른 점은 무엇 입니까? * (* 알고리즘, 최적화 전략, 일반화 기능 및 런타임 복잡성에 대한 근본적인 동기로 생각하고 있습니다 )

108 machine-learning classification svm statistical-learning

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대규모 통계 분석을 수행하려면 어떤 기술이 필요합니까?

많은 통계 작업은 대규모 데이터에 대한 경험을 요구합니다. 대규모 데이터 세트 작업에 필요한 통계 및 계산 기술에는 어떤 것이 있습니까? 예를 들어, 천만 개의 샘플이있는 데이터 세트가 제공된 회귀 모델을 작성하는 것은 어떻습니까?

107 regression machine-learning multivariate-analysis large-data

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분류 모델을 평가할 때 정확도가 가장 좋은 측정 방법이 아닌 이유는 무엇입니까?

이것은 여기서 여러 번 간접적으로 묻는 일반적인 질문이지만 단일 정식 답변이 없습니다. 참조를 위해 이에 대한 자세한 답변을 얻는 것이 좋습니다. 모든 분류 중에서 올바른 분류의 비율 인 정확도 는 매우 간단하고 매우 "직관적 인"측정이지만 불균형 데이터에 대한 측정 은 좋지 않을 수 있습니다 . 왜 직관이 우리를 잘못 인도하고이 …

107 machine-learning classification accuracy model-evaluation scoring-rules

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조건부 추론 트리와 기존 의사 결정 트리

사람이 (조건 추론 나무 사이의 주요 차이점 설명 할 수 ctree에서 party(같은 전통적인 의사 결정 트리 알고리즘에 비해 R의 패키지) rpartR 인치)? CI 트리가 다른 이유는 무엇입니까? 강점과 약점? 업데이트 : 나는 Chi가 주석에서 언급하는 Horthorn et al의 논문을 보았습니다. 나는 그것을 완벽하게 따라갈 수 없었습니다-누구나 순열을 사용하여 변수가 어떻게 …

97 r machine-learning cart

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커널이 무엇인지 직관적으로 설명하는 방법?

많은 머신 러닝 분류기 (예 : 벡터 머신 지원)를 사용하면 커널을 지정할 수 있습니다. 커널이 무엇인지 설명하는 직관적 인 방법은 무엇입니까? 내가 생각한 한 가지 측면은 선형 커널과 비선형 커널의 구별입니다. 간단히 말해서 '선형 결정 함수', '비선형 결정 함수'에 대해 말할 수 있습니다. 그러나 커널을 '결정 함수'라고 부르는 것이 좋은 …

96 machine-learning svm references kernel-trick intuition

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SVM 용 커널을 선택하는 방법은 무엇입니까?

SVM을 사용할 때는 커널을 선택해야합니다. 커널을 선택하는 방법이 궁금합니다. 커널 선택에 대한 기준이 있습니까?

95 machine-learning svm kernel-trick

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역 전파없이 신경망을 훈련시킬 수 있습니까?

많은 신경망 서적과 자습서는 백 그라디언트 알고리즘에 많은 시간을 소비하는데, 이는 기본적으로 그래디언트를 계산하는 도구입니다. ~ 10K 매개 변수 / 무게로 모델을 작성한다고 가정 해 봅시다. 그라디언트 프리 최적화 알고리즘을 사용하여 최적화를 실행할 수 있습니까? 수치 구배 계산이 너무 느리다고 생각하지만 Nelder-Mead, Simulated Annealing 또는 Genetic Algorithm과 같은 다른 방법은 …

94 machine-learning neural-networks optimization backpropagation

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혼동 행렬을 사용하여 멀티 클래스 분류의 정밀도를 계산하고 리콜하는 방법은 무엇입니까?

멀티 클래스 분류 문제에 대해 혼동 행렬을 사용하여 정밀도를 계산하고 호출하는 방법이 궁금합니다. 특히 관측치는 가장 가능성있는 클래스 / 라벨에만 할당 할 수 있습니다. 나는 계산하고 싶다 : 정밀도 = TP / (TP + FP) 리콜 = TP / (TP + FN) 각 클래스에 대해 마이크로 평균 F 측정을 계산합니다.

92 machine-learning classification precision-recall multi-class

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신경망에서 임베딩 레이어는 무엇입니까?

많은 신경망 라이브러리에는 Keras 또는 Lasagne 와 같은 '임베딩 레이어'가 있습니다. 설명서를 읽었음에도 그 기능을 이해하고 있는지 잘 모르겠습니다. 예를 들어, Keras 문서에서 다음과 같이 말합니다. 양의 정수 (인덱스)를 고정 크기의 밀도 벡터로 변환합니다 (예 : [[4], [20]]-> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] 지식이 풍부한 사람이 자신이하는 일과 사용시기를 설명 할 …

92 machine-learning neural-networks python word-embeddings

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어린이에게“차원의 저주”를 설명하십시오

나는 차원의 저주에 대해 여러 번 들었지만 어쨌든 여전히 아이디어를 파악할 수 없습니다. 누구든지 이것을 어린이에게 설명하는 것처럼 가장 직관적 인 방법으로 설명 할 수 있습니까? 그래서 나는 (그리고 다른 사람들은 혼란스러워)이 것을 잘 이해할 수 있습니까? 편집하다: 이제 아이가 어떻게 클러스터링에 대해 들었다고 가정 해 봅시다 (예 : 장난감을 …

91 machine-learning dimensionality-reduction high-dimensional

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