«machine-learning» 태그된 질문

나는 이미지 인식을위한 딥 레지던트 학습 (Deep Residual Learning)을 읽고 있었고, 잔차 블록이 계산적으로 수반하는 것을 100 % 확실하게 이해하는 데 어려움을 겪었습니다. 그들의 논문을 읽고 그들은 그림 2를 가지고 있습니다. Residual Block이 무엇을 의미하는지 보여줍니다. 잔차 블록의 계산은 단순히 다음과 같습니다. y =σ( W2σ( W1x + b1) + b2+ …

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기계 학습 (회귀 문제의 경우)에서 나는 종종 평균 제곱 오차 (MSE) 또는 평균 절대 오차 (MAE)가 최소화하기 위해 오류 함수로 사용됩니다 (정규화 항). 상관 계수를 사용하는 것이 더 적합한 상황이 있는지 궁금합니다. 이러한 상황이 존재하면 다음을 수행하십시오. 어떤 상황에서 상관 계수가 MSE / MAE에 비해 더 나은 지표입니까? 이러한 상황에서 …

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나는 이것 과 관련된 질문을 할 것 입니다. xgboost에 대한 사용자 정의 손실 함수를 작성하는 예를 찾았 습니다 . loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- getinfo(dtrain, "label") # We compute …

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시계열 분석이 선형 학습 회귀와 달리 기계 학습 알고리즘으로 간주되지 않는 이유는 무엇입니까? 회귀 분석과 시계열 분석은 모두 예측 방법입니다. 그렇다면 왜 그들 중 하나가 학습 알고리즘으로 간주되지만 다른 알고리즘은 아닌가?

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강의 시리즈 Learning from Data 에서 교수는 VC 차원이 주어진 모델이 산산이 부서 질 수있는 지점의 모델 복잡성을 측정한다고 언급합니다. 따라서 분류 기가 k 점을 효과적으로 산산조각 할 수있는 경우 N 점 중 VC 차원 측정 값이 K가 될 수있는 분류 모델에 완벽하게 작동합니다. 그러나 회귀 모형에 대한 VC 차원을 …

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강화 학습에서 교과서 / 강의 노트를 찾고 있습니다. 나는 "통계 학습 입문"을 좋아 하지만 불행히도이 주제를 다루지 않습니다. 나는 Sutton과 Barto의 저서가 표준 참고 자료이며 아마도 NDP 도 좋지만 1997-98 년 날짜였으며이 분야가 최근에 꽤 발전 할 가능성이 있기 때문에 더 현대적인 설명을 찾고자했습니다. 시각.

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이 질문에서- 구조적 / 계층 적 / 다단계 예측 변수를 고려한 의사 결정 트리를 구성하는 방법이 있습니까? -그들은 나무에 대한 패널 데이터 방법을 언급합니다. Vector Machines 및 Neural Networks를 지원하기위한 특정 패널 데이터 방법이 있습니까? 그렇다면 알고리즘 및 구현 가능한 경우 R 패키지에 대한 몇 가지 논문을 인용 할 수 …

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두 순위 알고리즘을 비교하고 싶습니다. 이 알고리즘에서 고객은 검색시 몇 가지 조건을 지정합니다. 고객의 요구 사항에 따라이 알고리즘은 데이터베이스의 각 항목에 대한 점수를 할당하고 가장 높은 점수를 가진 항목을 검색해야합니다. 이 사이트에서 내 질문과 관련된 다른 주제를 읽었으며 인터넷을 검색했습니다. 내 검색에 따르면 순위 알고리즘을 비교하기위한 일부 메트릭에 대해 설명하는 …

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피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

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kmeansAnderson의 홍채 데이터 세트에서 k- 평균 알고리즘을 수행하기 위해 R 의 명령을 사용하고있었습니다 . 내가 얻은 일부 매개 변수에 대한 질문이 있습니다. 결과는 다음과 같습니다. Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 이 경우 "클러스터 의미"는 무엇을 의미합니까? 클러스터 내 모든 객체의 거리의 평균입니까? 또한 마지막 …

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교차 유효성 검사 대신 데이터의 한계 한계를 최대화하여 많은 매개 변수가있는 ARD 커널로 가우시안 프로세스를 훈련하고 있습니다. 나는 그것이 너무 적합하다고 생각합니다. 베이지안 상황에서이 의심을 어떻게 테스트 할 수 있습니까?

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나는 기계 학습을 처음 사용합니다. 로지스틱 회귀 및 임의 포리스트를 동일한 데이터 세트에 적용했습니다. 따라서 변수 중요성 (로지스틱 회귀의 절대 계수 및 임의의 포리스트의 변수 중요도)을 얻습니다. 최종 변수 중요성을 얻기 위해 두 가지를 결합하려고합니다. 누구나 자신의 경험을 공유 할 수 있습니까? 배깅, 부스팅, 앙상블 모델링을 확인했지만 필요한 것은 아닙니다. …

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나는 커널을 처음 사용하고 kNN을 커널 화하려고 시도하면서 걸림돌을 쳤다. 예비 다항식 커널을 사용하고 있습니다. 케이( x , y ) = ( 1 + ⟨ X , Y ⟩ )디K(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d 일반적인 유클리드 kNN은 다음 거리 측정법을 사용합니다. 디( x , y ) = | …

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저는 약 60 x 1000의 행렬을 가지고 있습니다. 저는 1000 개의 특징을 가진 60 개의 물체로보고 있습니다; 60 개의 객체는 3 개의 클래스 (a, b, c)로 그룹화됩니다. 각 클래스에 20 개의 개체가 있으며 실제 분류를 알고 있습니다. 이 60 가지 교육 예제 세트에 대해지도 학습을하고 싶습니다. 분류기 정확도 (및 관련 …

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나는 최근에 드문 드문 표현에 대한 많은 논문을 보았으며, 대부분은 규범을 사용하고 약간의 최소화를 수행합니다. 내 질문은 규범과 혼합 규범은 무엇입니까? 그리고 정규화와 어떤 관련이 있습니까?ℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, q} 감사

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