통계 및 빅 데이터 machine-learning

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신경망 (예를 들어, 컨볼 루션 신경망)이 가중치를 가질 수 있습니까?

모든 활성화 레이어에 ReLU를 사용할 때 깊은 컨볼 루션 신경망에 음의 가중치 (충분한 에포크 후)를 가질 수 있습니까?

13 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network

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임의의 숲에서 근접성이란 무엇입니까?

나는 임의의 숲에서 근접이라는 용어를 발견했습니다. 그러나 나는 임의의 숲에서 그것이 무엇을하는지 이해할 수 없었습니다. 분류 목적에 어떻게 도움이됩니까?

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t-SNE에서 축의 의미는 무엇입니까?

나는 현재 t-SNE 수학 주위로 머리를 감싸려고합니다 . 불행히도, 여전히 만족스럽게 대답 할 수없는 질문이 하나 있습니다 : t-SNE 그래프에서 축의 실제 의미는 무엇입니까? 이 주제에 대한 프레젠테이션을하거나 출판물에 포함시킬 경우 : 축에 적절한 레이블을 어떻게 지정합니까? 추신 : 나는 이 Reddit 질문을 읽었 지만 거기에 주어진 대답 (예 : …

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배치 정규화를 통한 역 전파의 매트릭스 형태

배치 정규화 는 심층 신경망에서 상당한 성능 향상으로 인정되었습니다. 인터넷에 많은 자료가 활성화별로이를 구현하는 방법을 보여줍니다. 나는 이미 행렬 대수를 사용하여 backprop를 구현했으며, 고밀도 언어 ( Rcpp고밀도 행렬 곱셈 에 (그리고 결국 GPU)에 의존하는 동안 )에서 모든 것을 추출하고 for-loops를 사용하면 코드가 느려질 것입니다 대단한 고통에 더해 배치 정규화 함수는 …

12 machine-learning neural-networks deep-learning backpropagation batch-normalization

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선형 회귀는 더 이상 사용되지 않습니까? [닫은]

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . 나는 현재 선형 회귀 수업에 있지만, 내가 배우고있는 것이 더 이상 현대 통계 나 기계 학습과 관련이 …

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PCA 최적화는 볼록합니까?

PCA (Principal Component Analysis)의 목적 함수는 L2 규범의 재구성 오류를 최소화하는 것입니다 ( 여기 섹션 2.12 참조) . 또 다른 관점은 투영의 분산을 최대화하려고 시도하는 것입니다. 또한 PCA의 목적 함수는 무엇입니까? ? ). 내 질문은 PCA 최적화 볼록한 것입니까? (나는 여기서 몇 가지 토론을 찾았 지만 누군가가 이력서에 대한 좋은 …

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Kaggle 대회가 우연히 이겼습니까?

캐글 대회는 개최 테스트 세트를 기반으로 최종 순위를 결정합니다. 보류 된 테스트 세트는 샘플입니다. 모델링되는 모집단을 대표하지 않을 수도 있습니다. 각 제출은 가설과 같으므로 경쟁에서이긴 알고리즘은 우연히 테스트 세트를 다른 것보다 더 잘 일치시킬 수 있습니다. 다시 말해, 다른 테스트 세트가 선택되고 경쟁이 반복되는 경우 순위는 동일하게 유지됩니까? 후원 회사의 …

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기능 수를 줄일 수있을 때 PCA를 사용하여 학습 알고리즘의 속도를 높이는 이유는 무엇입니까?

머신 러닝 과정에서 PCA ( Principal Component Analysis ) 의 일반적인 용도 중 하나 는 다른 머신 러닝 알고리즘의 속도를 높이는 것입니다. 예를 들어 로지스틱 회귀 모델을 학습한다고 가정합니다. 1에서 n까지 i에 대한 훈련 세트 가 있고 벡터 x의 치수가 매우 크다는 것을 알 수 있습니다 (치수를 말하십시오) .PCA를 사용하여 …

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규칙 및 규칙이란 무엇입니까?

기계 학습을 공부하면서이 단어들을 점점 더 많이 듣고 있습니다. 실제로 일부 사람들은 규칙의 규칙에 따라 Fields 메달을 수상했습니다. 저는 이것이 통계 물리 / 수학에서 기계 학습에 이르는 용어라고 생각합니다. 당연히, 내가 요청한 많은 사람들이 직관적으로 설명 할 수 없었습니다. 나는 드롭 아웃과 같은 방법이 정규화에 도움이된다는 것을 알고 있습니다 (=> …

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SVM 모델의 학습 곡선이 편향 또는 분산으로 고통 받는지 어떻게 알 수 있습니까?

이 학습 곡선을 만들었고 내 SVM 모델이 바이어스 또는 분산으로 고통 받고 있는지 알고 싶습니다. 이 그래프에서 어떻게 결론을 내릴 수 있습니까?

12 machine-learning svm bias train

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Gradient Descent를 옵티 마이저로 사용하여 학습률을 체계적으로 조정하는 방법은 무엇입니까?

외부 / ML / DL 필드 Tensorflow를 기반으로 Udacity Deep Learning 과정을 시작했습니다. 과제 3 문제 4 수행; 다음 구성으로 학습 속도를 조정하려고합니다. 배치 크기 128 걸음 수 : 2 개의 에포크를 채우기에 충분 숨겨진 레이어의 크기 : 1024, 305, 75 가중치 초기화 : 표준에서 잘림 sqrt (2 / n)의 …

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로지스틱 회귀 분석은 언제 적합합니까?

나는 현재 분류를 수행하는 방법을 스스로 가르치고 있으며, 특히 벡터 머신, 신경망 및 로지스틱 회귀를 지원하는 세 가지 방법을 찾고 있습니다. 내가 이해하려고하는 것은 로지스틱 회귀가 다른 두 가지보다 더 나은 성능을 보이는 이유입니다. 로지스틱 회귀에 대한 이해에서 로지스틱 함수를 전체 데이터에 맞추는 것이 아이디어입니다. 따라서 내 데이터가 이진 인 …

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기계 학습 문제를 회귀 프레임 워크로 변환

I은 설명 변수의 패널을 가정 들어 난 = 1 . . . N , t = 1 입니다. . . T 뿐만 아니라 이진 결과 의존 변수 Y i T 의 벡터 . 따라서 Y 는 최종 시간 T 에서만 관찰되며 이전 시간 에는 관찰 되지 않습니다. 완전히 일반적인 경우 …

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이벤트 간의 상관 관계를 찾기 위해 어떤 알고리즘을 사용할 수 있습니까?

기계 학습에 익숙하지 않아서 몇 가지 문헌을 찾으려고 노력하고 있지만 Google에 어떤 내용이 있는지 잘 모르겠습니다. 내 데이터는 다음과 같은 형식입니다. User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User C performs Action X User A performs Action Y User B performs …

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자동화 된 기계 학습은 꿈입니까?

머신 러닝을 발견하면 다음과 같은 흥미로운 기술이 나타납니다. 자동 같은 기법 튜닝 알고리즘 grid search, 동일한 "유형"의 서로 다른 알고리즘을 조합하여보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다 boosting. 서로 다른 알고리즘 (동일한 유형의 알고리즘은 아님)의 조합을 통해보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다 stacking. 아마 더 많은 것을 여전히 발견해야 할 것입니다 …

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