«machine-learning» 태그된 질문

서포트 벡터 머신을 사용할 때 RBF와 같은 선형 커널과 비선형 커널을 선택하는 지침이 있습니까? 비선형 커널이 기능 수가 많으면 성능이 좋지 않은 경향이 있다고 들었습니다. 이 문제에 대한 언급이 있습니까?

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

Gradient Descent는 Local Minima에 갇히는 데 문제가 있습니다. 전역 최소값을 찾으려면 경사 하강 지수 시간을 실행해야합니다. 누구든지 장단점과 함께 신경망 학습에 적용되는 경사 하강의 대안에 대해 말해 줄 수 있습니까?

45 machine-learning  svm  neural-networks 

이 질문은 한 달 이상 내 마음 속에 퍼져 왔습니다. Amstat News 2015 년 2 월호 에는 버클리 교수 Mark van der Laan 의 기사 가 실려 있으며 부정확 한 모델을 사용하는 사람들을 꾸짖습니다. 그는 모형을 사용함으로써 통계는 과학 이라기보다는 예술이라고 말합니다. 그에 따르면, 항상 "정확한 모델"을 사용할 수 있으며, …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

컨볼 루션 신경망의 컨볼 루션 부분을 이해하려고합니다. 다음 그림을 보면 : 4 개의 다른 커널 (크기 ) 이있는 첫 번째 회선 레이어를 이해하는 데 아무런 문제가 없습니다. 크기 는 입력 이미지와 함께 4 개의 기능 맵을 얻습니다.k × kk×kk \times k 내가 이해하지 못하는 것은 4 개의 기능 맵에서 6 …

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

기존 통계에서는 모형을 작성하는 동안 분산 팽창 계수 (VIF) 추정값과 같은 방법을 사용하여 다중 공선 성을 검사하지만 기계 학습에서는 피쳐 선택에 정규화를 사용하고 피쳐가 상관되어 있는지 확인하지 않는 것 같습니다. 조금도. 왜 그렇게합니까?

44 regression  machine-learning  multicollinearity  regularization  vif 

64 자 SHA256 해시가 있습니다. 해시를 생성하는 데 사용되는 평문이 1로 시작하는지 여부를 예측할 수있는 모델을 훈련시키고 싶습니다. 이것이 "가능한"인지에 관계없이, 어떤 알고리즘이 가장 좋은 방법입니까? 내 초기 생각 : 1로 시작하는 큰 해시 샘플과 1로 시작하지 않는 큰 해시 샘플을 생성하십시오. 해시의 64 자 각각을 일종의 감독되지 않은 로지스틱 …

43 machine-learning  logistic 

나는 강화 학습에 대해 스스로 가르치고 있으며 할인 보상의 개념을 이해하려고 노력하고 있습니다. 따라서 어떤 상태-행동 쌍이 좋고 어떤 것이 나쁜지를 시스템에 알리려면 보상이 필요합니다. 그러나 내가 이해하지 못하는 것은 할인 된 보상이 필요한 이유입니다. 좋은 상태에 도달하는 것이 나중에가 아니라 빨리 이루어지는 것이 왜 중요한가? 나는 이것이 특정한 경우에 …

43 machine-learning  reinforcement-learning 

신경망에서 maxout 단위가 무엇인지 설명 할 수 있습니까? 그들은 어떻게 수행하고 기존 장치와 어떻게 다릅니 까? Goodfellow 등 의 2013 "Maxout Network" 논문 을 읽으려고했습니다 . (요슈아 벤 지오 교수의 그룹에서), 그러나 나는 그것을 얻지 못합니다.

42 machine-learning  neural-networks 

머신 러닝 / 기타 통계 예측 기법과 사회 과학자 (예 : 경제학자)가 사용하는 통계 종류의 차이점에 대한 나의 이해는 경제학자가 단일 또는 여러 변수의 효과를 이해하는 데 매우 관심이 있다는 것입니다. 규모와 관계가 인과 관계인지 감지. 이를 위해 실험 및 준 실험적 방법 등으로 자신에 관한 결과를 얻습니다. 예측 가능한 …

42 machine-learning  econometrics 

이메일이 스팸인지 예측하는 분류기를 배우고 싶다고 가정 해보십시오. 그리고 이메일의 1 %만이 스팸이라고 가정합니다. 가장 쉬운 방법은 스팸 이메일이 없다는 간단한 분류기를 배우는 것입니다. 이 분류기는 99 %의 정확도를 제공하지만 흥미로운 것은 배우지 않으며 100 %의 잘못된 부정 비율을 갖습니다. 이 문제를 해결하기 위해 사람들은 "다운 샘플링"하거나 예제의 50 %가 …

42 machine-learning  classification 

Pandas, Statsmodels 및 Scikit-learn은 기계 학습 / 통계 작업의 다른 구현입니까? 아니면 서로 보완 적인가? 다음 중 가장 포괄적 인 기능이있는 것은 무엇입니까? 어느 것이 적극적으로 개발 및 / 또는 지원됩니까? 로지스틱 회귀를 구현해야합니다. 이 중 어떤 것을 사용해야하는지에 대한 제안이 있습니까?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

특정 데이터 세트에 대해 Weka에서 분류를 실행 중이며 공칭 ​​값을 예측하려고하면 출력에 정확하고 잘못 예측 된 값이 구체적으로 표시됩니다. 그러나 이제 숫자 속성으로 실행하고 출력은 다음과 같습니다. Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error 89.2645 % Root relative squared error 94.3886 % …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

저자는 현재 Bengio와 Bergsta의 Hyper-Parameter Optimization에 대한 Random Search [1]를 진행하고 있는데, 여기서 저자는 거의 동일한 성능을 달성하는 데있어 그리드 검색보다 랜덤 검색이 더 효율적이라고 주장합니다. 내 질문은 : 여기 사람들이 그 주장에 동의합니까? 내 작품에서 나는 무작위 검색을 쉽게 수행 할 수있는 도구가 없기 때문에 그리드 검색을 주로 사용했습니다. …

40 machine-learning  hyperparameter  optimization 

정보 검색의 맥락에서 볼 때마다 리콜과 정밀도에 대한 정의를 읽었습니다. 누군가가 분류 맥락에서 이것을 조금 더 설명하고 몇 가지 예를 설명 할 수 있는지 궁금합니다. 예를 들어 60 %의 정밀도와 95 %의 리콜을 제공하는 이진 분류 기가 있는데, 이것이 좋은 분류기입니까? 어쩌면 내 목표를 좀 더 돕기 위해 가장 좋은 …

40 machine-learning  metric 

특히, 나는이 진술에 대해 궁금해한다고 생각합니다. TensorFlow의 향후 주요 버전에서는 기본적으로 그라디언트가 backprop의 레이블 입력으로 흐를 수 있습니다. 내가 사용할 때 표시됩니다 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. 같은 메시지에서 나는 그것을 볼 것을 촉구한다 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. 나는 문서를 살펴 보았지만 다음과 같은 내용만을 언급했다 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. 역전 파는 로짓과 레이블 모두에서 발생합니다. 역 전파를 레이블로 전파하지 …

40 machine-learning  supervised-learning  tensorflow  backpropagation