«supervised-learning» 태그된 질문

이것은 일반적으로 질문이나 방법이나 데이터 세트에만 국한되지 않습니다. 데이터 세트에서 0의 수가 90 %이고 1의 수가 10 % 인 Supervised Machine 학습에서 클래스 불균형 문제를 처리하는 방법 분류기를 최적으로 훈련시키는 방법 내가 따르는 방법 중 하나는 데이터 세트의 균형을 잡고 분류기를 훈련시키고 여러 샘플에 대해 이것을 반복하기 위해 샘플링하는 것입니다. …

47 machine-learning  unbalanced-classes  supervised-learning 

XOR-Gate 모델링하는 TensorFlow 에서 간단한 MLP 를 작성했습니다 . 그래서 : input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] 다음을 생성해야합니다. output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] 네트워크에는 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 각각 2, 5 및 1 뉴런이있는 출력 레이어가 있습니다. 현재 다음과 같은 교차 엔트로피가 있습니다. …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning 

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 

지도 학습에 사용하기에 적합한 단어를 포함하여 문서를 기능 벡터에 매핑하려면 어떻게해야합니까? 워드 삽입은 각각의 워드를 맵핑 벡터에 여기서, 일부하지 너무나 많은 수 (예를 들어, 500)이다. 널리 사용되는 단어 포함 은 word2vec 및 Glove 입니다.v ∈ R d d승wwv ∈ R디v∈Rdv \in \mathbb{R}^d디dd 문서를 분류하기 위해지도 학습을 적용하고 싶습니다. 현재 bag-of-words …

38 classification  natural-language  supervised-learning  word2vec  word-embeddings 

사람들이 SVM과 커널에 많은 노력을 기울인 것을 보았고 머신 러닝의 출발점으로 꽤 흥미로워 보입니다. 그러나 (항상) 신경망 측면에서 거의 항상 우수한 솔루션을 찾을 수 있다고 생각한다면,이 시대에 다른 방법을 시도하는 의미는 무엇입니까? 여기이 주제에 대한 제약이 있습니다. 우리는지도 학습 만 생각합니다. 회귀 및 분류. 결과의 가독성은 계산되지 않습니다. 지도 학습 …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning 

지도 학습 1) 인간은 입력 및 출력 데이터를 기반으로 분류기를 작성합니다. 2) 해당 분류기는 훈련 데이터 세트로 훈련됩니다. 3) 해당 분류기는 테스트 데이터 세트로 테스트됩니다. 4) 출력 이 만족스러운 경우 배포 "이 데이터를 분류하는 방법을 알고 있습니다. 분류 도구를 사용하려면 정렬해야합니다." 방법의 포인트 : 레이블을 분류하거나 실수를 생성하는 방법 비지도 …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

A와 B라는 레이블이 붙은 두 개의 데이터 그룹 (예 : 200 개의 샘플과 1 개의 기능을 포함)이 있고 서로 다른지 알고 싶습니다. 나는 할 수 있었다 : a) 통계 테스트 (예 : t- 테스트)를 수행하여 통계적으로 다른지 확인하십시오. b) 감독 머신 러닝 (예 : 지원 벡터 분류기 또는 임의 포리스트 …

29 machine-learning  hypothesis-testing  t-test  unsupervised-learning  supervised-learning 

기계 학습의 맥락에서 차이점은 무엇입니까? 비지도 학습 지도 학습 및 반지도 학습? 그리고 살펴볼 주요 알고리즘 접근법은 무엇입니까?

27 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

시계열 분석을 시도하고 있으며이 분야에 익숙하지 않습니다. 저는 2006-2009 년부터 매일 이벤트를보고 있으며 시계열 모델에 맞추고 싶습니다. 내가 한 진보는 다음과 같습니다. timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) 결과 플롯은 다음과 같습니다. 데이터에 계절 성과 추세가 있는지 확인하기 위해이 게시물에 언급 된 단계를 따릅니다 . ets(x) fit <- tbats(x) seasonal <- !is.null(fit$seasonal) …

24 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

간단하게하기 위해 스팸 / 스팸이 아닌 전자 메일의 고전적인 예를 작업하고 있다고 가정하겠습니다. 20000 개의 이메일이 있습니다. 이 중 2000은 스팸이라는 것을 알고 있지만 스팸이 아닌 전자 메일의 예는 없습니다. 나머지 18000이 스팸인지 아닌지를 예측하고 싶습니다. 이상적으로, 내가 찾은 결과는 전자 메일이 스팸 일 확률 (또는 p- 값)입니다. 이 상황에서 …

21 machine-learning  predictive-models  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

나는 반지도 학습에서 매니 폴드 가정이 무엇을 의미하는지 알아 내려고 노력하고 있습니다. 누구나 간단한 방법으로 설명 할 수 있습니까? 나는 그 뒤에 직관을 얻을 수 없습니다. 그것은 당신의 데이터가 고차원 공간에 내장 된 저 차원 매니 폴드에 있다고 말합니다. 나는 그것이 의미하는 것을 얻지 못했습니다.

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning 

지도 학습의 정의는 강화 된 학습 의 하위 집합 인 것 같습니다 (환경의 다른 정보와는 대조적으로) 레이블이 지정된 데이터를 기반으로하는 특정 유형의 보상 기능이 있습니다. 이것이 정확한 묘사입니까?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

우리가 신경망 문학 을 탐구함에 따라 , 우리는 신경 형태 토폴로지 ( "Neural-Network"-like architectures)로 다른 방법을 식별하게된다. 저는 보편적 근사 정리 에 대해 이야기하고 있지 않습니다 . 아래에 예가 나와 있습니다. 그렇다면 인공 신경망의 정의는 무엇입니까? 그것의 토폴로지는 모든 것을 다루는 것처럼 보입니다. 예 : 우리가 처음으로 식별하는 것 중 …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

아래에 설명 된 프로세스가 유효하고 수용 가능하며 정당화가 가능한지 알고 싶습니다. 아이디어 :지도 학습 알고리즘은 데이터에 대한 기본 구조 / 분포를 가정하지 않습니다. 하루가 끝나면 포인트 견적을 출력합니다. 어떻게 든 추정치의 불확실성을 정량화하기를 희망합니다. 이제 ML 모델 구축 프로세스는 본질적으로 임의적입니다 (예 : 하이퍼 파라미터 튜닝을위한 교차 검증 및 확률 …

14 machine-learning  confidence-interval  bootstrap  supervised-learning  gbm 

15K 레이블이 지정된 샘플 (10 그룹)로 구성된 데이터 세트가 있습니다. 레이블의 지식을 고려하여 차원 축소를 2 차원으로 적용하고 싶습니다. PCA와 같은 "표준"감독되지 않은 차원 축소 기법을 사용할 때 산점도는 알려진 레이블과 관련이없는 것 같습니다. 찾고있는 이름이 있습니까? 솔루션에 대한 몇 가지 참조를 읽고 싶습니다.

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis