«machine-learning» 태그된 질문

기계 학습 알고리즘은 훈련 데이터의 모델을 구축합니다. "기계 학습"이라는 용어는 모호하게 정의됩니다. 여기에는 통계 학습, 강화 학습, 비지도 학습 등이 포함됩니다. 항상 더 구체적인 태그를 추가하십시오.

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평신도의 용어로 톰슨 샘플링은 무엇입니까?
Thompson Sampling 과 작동 방식 을 이해할 수 없습니다 . 나는 Multi Arm Bandit에 대해 읽었고 Upper Confidence Bound Algorithm을 읽은 후 Thompson Sampling이 UCB보다 성능이 우수하다고 많은 텍스트를 제안했습니다. 평신도 또는 간단한 용어로 Thompson Sampling이란 무엇입니까? 추가 이해를 위해 참조 기사를 자유롭게 제공하십시오.

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Netflix와 같은 영화를 추천하기 위해 어떤 통계적 방법이 있습니까?
영화를 사용자에게 추천하기 위해 동적 모델을 구현하려고합니다. 추천은 사용자가 영화를 보거나 평가할 때마다 업데이트되어야합니다. 간단하게하기 위해 두 가지 요소를 고려할 생각입니다. 사용자가 다른 영화의 과거 등급 사용자가 특정 과거 영화를 본 시간 그러한 모델을 어떻게 설정하고, 학술 문헌에서 권장하는 것은 무엇입니까? 나는이 분야에서 새로운 사람이고 선형 회귀 모델이 매개 변수 …





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중첩 교차 검증 사용
Model Selection 의 Scikit Learn 페이지 에는 중첩 교차 검증 사용에 대해 언급되어 있습니다. >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) 두 개의 교차 검증 루프가 병렬로 수행됩니다. 하나는 감마를 설정하기 위해 GridSearchCV 추정기에 의해, 다른 하나는 추정기의 예측 성능을 측정하기 위해 cross_val_score에 의해 다른 것입니다. …

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차원의 기계 학습 저주가 설명 되었습니까?
차원의 저주를 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 구체적으로, scikit-learn파이썬 에서 튜토리얼 을 수행하는 동안 그것을 발견했습니다 . 누군가 아래를 더 간단한 방법으로 설명해 주시겠습니까? 가장 오랜 시간 동안 이해하려고했지만 효율적인 KNN 추정기를 달성하기 위해 많은 훈련 예를 계산 한 결과를 이해할 수 없습니까? 설명은 다음과 같습니다. 추정기가 효과적이기 위해서는 주변 …

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Markov chain Monte Carlo (MCMC)의 다양한 응용 분야에 대한 좋은 요약 (리뷰, 서적)?
Markov chain Monte Carlo (MCMC)의 다양한 응용 분야에 대한 좋은 요약 (리뷰, 서적)이 있습니까? 나는 본 적이 연습에 마르코프 체인 몬테 카를로을 하지만,이 책은 좀 오래된 것 같습니다. 머신 리닝, 컴퓨터 비전 및 컴퓨터 생물학과 같은 영역에서 MCMC의 다양한 응용 프로그램에 대한 추가 업데이트 책이 있습니까?

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R의 그라데이션 하강 vs lm () 함수?
Andrewford의 무료 온라인 기계 학습 과정 (Stanford) 의 비디오를 살펴 보겠습니다 . 그는 옥타브에서 선형 회귀 및 쓰기 함수를 해결하는 알고리즘으로 Gradient Descent를 설명합니다. 아마도 R에서 해당 함수를 다시 작성할 수 있지만 내 질문은 lm () 함수가 이미 선형 회귀 출력을 제공하지 않는 것입니까? 왜 그래디언트 디센트 함수를 작성하고 싶습니까? …


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랜덤 포레스트 및 의사 결정 트리 알고리즘
임의의 포리스트는 배깅 개념을 따르는 의사 결정 트리 모음입니다. 한 의사 결정 트리에서 다음 의사 결정 트리로 이동할 때 마지막 의사 결정 트리에서 학습 한 정보는 다음 의사 결정으로 어떻게 넘어 갑니까? 내 이해에 따라 모든 의사 결정 트리에 대해 생성 된 다음 다음 의사 결정 트리가 잘못 분류 된 …

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ROC AUC (평균)에 대한 두 분류기를 비교하기위한 통계적 유의성 (p- 값), 민감도 및 특이성
100 건의 테스트 세트와 2 개의 분류 기가 있습니다. 두 분류기 모두에 대한 예측을 생성하고 ROC AUC, 감도 및 특이성을 계산했습니다. 질문 1 : 모든 점수 (ROC AUC, 민감도, 특이성)와 관련하여 p- 값을 계산하여 하나가 다른 것보다 훨씬 나은지 확인하려면 어떻게해야합니까? 이제 100 건의 동일한 테스트 집합에 대해 각 사례마다 …

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2D의 공간 드롭 아웃은 어떻게 구현됩니까?
이것은 Convolutional Networks를 사용한 Efficient Object Localization 이라는 논문 과 관련이 있으며, 내가 이해 한 것은 이탈이 2D로 구현 된다는 것입니다. Spatial 2D Dropout의 구현 방식에 대한 Keras의 코드를 읽은 후 기본적으로 [batch_size, 1, 1, num_channels] 형태의 임의의 이진 마스크가 구현됩니다. 그러나이 공간적 2D 드롭 아웃은 모양 [batch_size, height, width, …

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기능 스케일링 및 평균 정규화
Andrew Ng의 기계 학습 과정을 수강하고 여러 번 시도한 후에도이 질문에 대한 답변을 얻을 수 없었습니다. 레벨을 통과했지만이 문제를 해결하는 데 도움이됩니다. 명의 학생들이 일부 수업을 받았고 수업에 중간 시험과 최종 시험이 있다고 가정 합니다. 두 시험에서 점수 데이터 세트를 수집했으며 다음과 같습니다.m = 4m=4m=4 midterm (midterm)^2 final 89 7921 …

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