«machine-learning» 태그된 질문

나는 종종 사람들이 베이지안 계층 모델에서 정보 차용 또는 정보 공유에 대해 이야기합니다. 이것이 실제로 무엇을 의미하는지, 이것이 베이지안 계층 모델에 고유한지에 대한 직접적인 대답을 얻을 수없는 것 같습니다. 나는 일종의 아이디어를 얻습니다. 계층의 일부 수준은 공통 매개 변수를 공유합니다. 나는 이것이 어떻게 "정보 차용"으로 해석되는지 전혀 모른다. "정보 차용"/ …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

신경망에 대한 이해와 다른 기계 학습 알고리즘에 비해 그 이점을 향상시키고 싶습니다. 내 이해는 다음과 같으며 내 질문은 다음과 같습니다. 내 이해를 수정하고 보완 할 수 있습니까? :) 내 이해 : (1) 인공 신경망 = 입력 값에서 출력 값을 예측하는 함수입니다. Universal Approximation Theorem ( https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theorem ) 에 따르면 , …

11 regression  machine-learning 

Ian Goodfellow의 저서 Deep Learning 에서 읽은 내용이 있습니다. 신경망의 맥락에서, "L2 매개 변수 규범 페널티는 일반적으로 무게 감소로 알려져 있습니다.이 정규화 전략은 가중치를 원점에 더 가깝게 이동시킵니다. [...] 더 일반적으로, 매개 변수를 특정 지점에 가깝게 정규화 할 수 있습니다. 공간에서 "라고하지만 모델 매개 변수를 0으로 정규화하는 것이 훨씬 일반적입니다. …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization 

나는 기계 학습 / 데이터 과학을 공부하는 물리학 학생 이므로이 질문이 충돌을 시작한다는 의미는 아닙니다.) 그러나 물리 학부 프로그램의 대부분은 실험실 / 실험을 수행하는 것입니다. 이는 많은 데이터를 의미합니다. 처리 및 통계 분석. 그러나 물리학 자들이 데이터를 다루는 방식과 데이터 과학 / 통계 학습서가 데이터를 다루는 방식 사이에는 큰 차이가 …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

YouTube에서 비디오를 시청 한 후 변형 추론이 무엇인지 실제로 정의 할 수없는 것 같습니다. 비디오 강의를 보면서 절차를 따를 수 있습니다. 그러나 실제로 무엇인지 정의하기가 어렵습니다. 그것에 대해 듣고 싶습니다.

11 machine-learning  mathematical-statistics  data-mining 

불확실한 데이터 셋에지도 학습 모델을 적용하기위한 기존의 방법론이 있습니까? 예를 들어 클래스 A와 B가있는 데이터 세트가 있다고 가정 해 봅시다. +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | B | 80% | | …

11 machine-learning  supervised-learning 

Support Vector Machines의 일반화 능력에 대한 이론적 결과에 관심이 있습니다. 예를 들어 분류 오류 확률 및 이러한 시스템의 Vapnik-Chervonenkis (VC) 치수 등이 있습니다. 그러나 문헌을 통해 읽은 결과, 유사한 반복 결과가 특히 주어진 범위를 유지하는 데 필요한 기술적 조건과 관련하여 저자마다 약간 씩 다른 경향이 있다는 인상을 받았습니다. 내가 SVM …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

26 개의 기능과 31000 개의 행이있는 데이터 집합이 있습니다. 38 명의 피험자 데이터 세트입니다. 생체 인식 시스템입니다. 그래서 나는 주제를 식별하고 싶습니다. 테스트 세트를 사용하려면 일부 값을 제거해야한다는 것을 알고 있습니다. 그래서 무엇을 더 잘하고 왜? (a) 30 명을 훈련 세트로 유지하고 8 명을 시험 세트로 제거 (b) 38 명의 …

11 machine-learning  cross-validation  out-of-sample 

주변에 재생 보스톤 주택 데이터 집합 와 RandomForestRegressor에 (w / 기본 매개 변수) 나는 이상한 뭔가를 발견, scikit 배우기 : 평균 교차 유효성 검사 점수가 감소 내가 내 교차 검증 전략 등이었다 다음 10 이상으로 주름의 수를 증가로 : cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = cross_val_score(est, X, y, cv=cv_met) ... …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

종단 데이터 모델링을위한 머신 러닝 기술 (비 관리)이 있는지 궁금합니다. 저는 항상 혼합 효과 모델 (주로 비선형)을 사용했지만 다른 방법 (기계 학습 사용)이 있는지 궁금합니다. 머신 러닝이란 랜덤 임산, 분류 / 클러스터링, 의사 결정 트리, 심지어 딥 러닝 등을 의미합니다.

11 machine-learning  mixed-model 

ML 과정을 이미 수강했지만 지금은 직장에서 ML 관련 프로젝트를 진행하고 있기 때문에 실제로 적용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. 나는 내가하고있는 일이 이전에 연구 / 다루어졌지만 확실하지는 않지만 특정 주제를 찾을 수는 없습니다. 온라인에서 찾은 모든 머신 러닝 예제는 매우 간단합니다 (예 : Python에서 KMeans 모델을 사용하고 예측을 보는 방법). …

11 machine-learning  references  train  application 

나는 배치 정규화 논문 을 읽고 있었으며 [1] 예제를 통해 하나의 섹션이 있는데, 왜 정규화가 신중하게 수행되어야하는지 보여 주려고 노력했다. 솔직히, 예제가 어떻게 작동하는지 이해할 수 없으며 가능한 한 종이를 이해하는 것이 정말 궁금합니다. 먼저 여기에 인용하겠습니다. 예를 들어, 입력이있는 층을 고려 U 학습 바이어스 (B)를 추가하고, 트레이닝 데이터를 통해 …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

최근에, 우리는 Residual Neural Net의 출현을 보았습니다. 여기서 각 레이어는 계산 모듈 와 i 번째 레이어의 출력과 같이 레이어에 대한 입력을 유지하는 바로 가기 연결 로 구성됩니다 . 네트워크는 잔존 피처를 추출 할 수 있으며 깊이가 더 깊어지면서 배니싱 그라디언트 문제에 대해보다 강력한 성능을 제공하여 최첨단 성능을 달성합니다.y i + …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

ElasticNetPython과 glmnetR의 동일한 데이터 세트 에서 scikit-learn을 사용하여 Elastic Net 모델을 피팅 하면 동일한 산술 결과가 생성 되는지 여부를 확인하려고 한 사람이 있습니까? 나는 두 가지 함수가 인수에 전달하는 기본값이 다르기 때문에 많은 매개 변수 조합을 실험하고 데이터를 스케일링했지만 두 언어간에 동일한 모델을 생성하는 것으로 보이지는 않습니다. 아무도 같은 문제에 …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

종이는 여기에 있습니다 . 롤아웃 정책 ...은 점진적으로 계산 된 로컬 패턴 기반 기능을 기반으로하는 선형 softmax 정책입니다 ... 롤아웃 정책이 무엇인지, 그리고 정책 선택이 이동을 선택하는 정책 네트워크와 어떤 관련이 있는지 이해하지 못합니다. 더 간단한 설명이 있습니까?

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games