«machine-learning» 태그된 질문

이 질문에 대한 명확한 답이 없을 것으로 기대합니다. 그러나 과거에는 많은 머신 러닝 알고리즘을 사용했으며 베이지안 네트워크에 대해 배우려고합니다. 어떤 상황에서 또는 다른 접근법에 대해 베이지안 네트워크를 사용하기로 선택한 어떤 유형의 문제에 대해 이해하고 싶습니다.

13 machine-learning  bayesian-network 

LLE 알고리즘의 기본 원리는 세 단계로 구성되어 있습니다. k-nn과 같은 메트릭으로 각 데이터 포인트의 주변을 찾습니다. 이웃이 데이터 포인트에 미치는 영향을 나타내는 각 이웃에 대한 가중치를 찾으십시오. 계산 된 가중치를 기반으로 데이터의 저 차원 임베딩을 구성하십시오. 그러나 2 단계와 3 단계에 대한 수학적 설명은 내가 읽은 모든 교과서와 온라인 자료에서 …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

RBM 에 대해 이전에 질문 한 내용을 추적하고 있습니다. 나는 그것들을 설명하는 많은 문헌을 보았지만 실제로 회귀에 대해 이야기하지는 않았다 (라벨 데이터로 분류조차하지 않음). 레이블이없는 데이터에만 사용된다는 느낌이 들었습니다. 회귀 처리를위한 리소스가 있습니까? 아니면 숨겨진 레이어 위에 다른 레이어를 추가하고 CD 알고리즘을 위아래로 실행하는 것만 큼 간단합니까? 미리 감사드립니다.

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

기능 값이있는 단백질 목록이 있습니다. 샘플 테이블은 다음과 같습니다. ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 행은 단백질이고 열은 기능입니다. 또한 상호 작용하는 단백질 목록도 있습니다. 예를 들어 Protein3, Protein4 Protein1, Protein2 Protein4, Protein1 문제점 : 예비 분석을 위해 어떤 기능이 단백질 상호 작용에 가장 큰 영향을 미치는지 알고 싶습니다. 내 이해는 …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks 

두 개의 겹치는 클래스, 각 클래스의 7 점, 2 차원 공간에있는 데이터 세트가 있습니다. R에서는 패키지 svm에서 실행 e1071하여 이러한 클래스에 대한 분리 초평면을 작성합니다. 다음 명령을 사용하고 있습니다. svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = 50000) 여기서 x내 데이터 요소와 y레이블이 포함되어 있습니다. …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

예를 들어, 주택 가격을 예측하고 집의 길이와 너비에 대한 두 가지 입력 기능이 있습니다. 때로는 길이 * 너비 인 면적과 같은 '유도 된'다항식 입력 기능도 포함됩니다. 1) 파생 기능을 포함시키는 요점은 무엇입니까? 신경망이 훈련 중에 길이, 너비 및 가격 간의 연결을 배우지 않아야합니까? 왜 세 번째 기능인 영역이 중복되지 않습니까? …

13 machine-learning  neural-networks 

나는 이 사이트에 읽어 분명히 키 넥트가 사용하는 임의 숲 알고리즘 어떤 방법으로 기계 학습을 위해. 누구나 임의의 숲을 사용하는 방법과 접근 방식을 설명 할 수 있습니까?

13 machine-learning  random-forest  application 

추천 시스템 개발에 적용 할 수있는 좋은 정보가 담긴 책을 추천 할 수 있습니까?

13 machine-learning  references  recommender-system 

SVM에 대한 제한된 지식으로 짧고 뚱뚱한 데이터 매트릭스 (많은 기능과 많은 인스턴스는 아님)에는 좋지만 빅 데이터에는 적합하지 않습니다.엑스엑스X 한 가지 이유는 커널 행렬 가 행렬 이라는 것을 이해합니다. 여기서 은 데이터의 인스턴스 수입니다. 우리가 100K 데이터라고 말하면, 커널 행렬 는 요소를 가지며 ~ 80G 메모리를 사용할 수 있습니다.케이케이Kn × n엔×엔n …

13 machine-learning  svm  large-data 

내 질문은 다음 사실에서 비롯됩니다. 나는 기계 학습에 관한 책뿐만 아니라 게시물, 블로그, 강의를 읽었습니다. 기계 학습 전문가들이 통계 학자 / 경제학자들이 관심을 갖는 많은 것들에 무관심한 것 같습니다. 특히 머신 러닝 전문가는 추론보다 예측 정확도를 강조합니다. 코스타 에서 Andrew Ng의 기계 학습 을 수행 할 때 그러한 예가 발생했습니다 …

13 machine-learning  self-study  inference 

기계 학습에서는 시스템 이 두 범주를 얼마나 잘 구별 할 수 있는지를 요약하기 위해 ROC 곡선 아래 영역 (대개 약어 AUC 또는 AUROC)을 사용할 수 있습니다. 신호 검출 이론에서 종종 (감도 지수) 는 비슷한 목적으로 사용됩니다. 이 두 가지는 밀접하게 연결되어 있으며 특정 가정이 충족되면 서로 동등 하다고 생각 합니다.d′d′d' …

13 machine-learning  roc  auc  signal-detection  d-prime 

확률 적 경사 하강을 수행 할 때 미니 배치 크기 선택을 검토하는 문헌이 있습니까? 내 경험상, 그것은 일반적으로 교차 검증 또는 다양한 경험 규칙을 통해 발견되는 경험적 선택 인 것 같습니다. 유효성 검사 오류가 감소함에 따라 미니 배치 크기를 천천히 늘리는 것이 좋습니까? 이것이 일반화 오류에 어떤 영향을 미칩니 까? …

13 machine-learning  gradient-descent  hyperparameter  deep-learning 

GPML을 사용하여 다차원 출력에 대해 가우시안 프로세스 회귀를 수행하는 방법이 있습니까? 데모 스크립트 에서는 1D 예제 만 찾을 수있었습니다. 다차원 입력 사례를 다루는 이력서에 대한 비슷한 질문 . 나는 무엇을 찾을 수 있는지 알아보기 위해 그들의 책을 살펴 보았습니다. 이 책 의 9 장 (섹션 9.1)에서는 여러 출력의 경우를 언급했습니다. …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

두 커널 함수의 포인트 형 곱이 커널 함수임을 어떻게 증명할 수 있습니까?

13 machine-learning  kernel-trick 

사람들이 신경망에 대해 이야기 할 때 "커널 크기"라고 말할 때 무엇을 의미합니까? 커널은 유사 기능이지만 커널 크기에 대해 무엇을 말합니까?

13 machine-learning  neural-networks