Saya tahu ada pertanyaan serupa di stats.SE, tetapi saya tidak menemukan satu yang memenuhi permintaan saya; tolong, sebelum menandai pertanyaan sebagai duplikat, ping saya di komentar. Saya menjalankan jaringan saraf berdasarkan neuralnetperkiraan seri waktu indeks SP500 dan saya ingin memahami...
Saya mencari rekomendasi untuk cara terbaik ke depan untuk masalah pembelajaran mesin saya saat ini Garis besar masalah dan apa yang telah saya lakukan adalah sebagai berikut: Saya memiliki 900+ uji coba data EEG, di mana setiap uji coba berdurasi 1 detik. Kebenaran dasar diketahui untuk...
Saya bekerja dengan dataset MovieLens10M, memprediksi peringkat pengguna. Jika saya ingin mengevaluasi algoritma saya dengan adil, bagaimana saya harus membagi data latihan v. Saya? Secara default, saya percaya data dipecah menjadi set kereta v. Tes di mana 'tes' berisi film yang sebelumnya tidak...
Sebagai pendatang baru di lapangan, saya menemukan banyak makalah NIPS 2014 menarik, tetapi sulit bagi saya untuk mengevaluasi mana yang mewakili kemajuan nyata atas pendekatan saat ini. Menurut Anda, makalah mana yang paling signifikan dan cenderung memiliki dampak
Dalam pengelompokan spektral, ini adalah praktik standar untuk memecahkan masalah vektor eigen L v = λ vL.v=λvL v = \lambda v di mana adalah grafik Laplacian, adalah vektor eigen yang terkait dengan nilai eigen .L.L.Lvvvλλ\lambda Pertanyaan saya: mengapa repot-repot mengambil grafik Laplacian?...
Apakah ada algoritma pembelajaran mesin yang memetakan satu input ke daftar output dengan panjang variabel? Jika demikian, apakah ada implementasi algoritma untuk penggunaan umum? Jika tidak, apa yang Anda rekomendasikan sebagai solusi? Dalam kasus saya, inputnya adalah skalar tunggal dan...
Saya membaca tentang teknik komputasi reservoir seperti Echo State Networks dan Liquid State Machines . Kedua metode melibatkan input makan ke populasi neuron spiking yang terhubung secara acak (atau tidak), dan algoritma pembacaan yang relatif sederhana yang menghasilkan output (misalnya regresi...
Saya sedang mengerjakan proyek di R di mana saya memiliki sekitar 1200 email dari sebuah perusahaan, yang sebagian besar diberi label kelas atau kelas , yang merupakan jenis permintaan. Sekitar 1000 email diberi label kelas , dan 200 email berlabel Tujuan saya adalah menggunakan pembelajaran...
Saya memiliki satu set besar poin (urutan 10k poin) yang dibentuk oleh trek partikel (pergerakan di bidang xy pada waktunya difilmkan oleh kamera, jadi 3d - 256x256px dan ca 3k frame dalam set contoh saya) dan kebisingan. Partikel-partikel ini bergerak pada garis yang kira-kira lurus kira-kira...
Saya mengalami banyak kesulitan untuk memahami hal ini. Apakah ini berarti Anda sebaiknya tidak terlalu sering menggunakan fungsi
Saya membaca makalah ini "Sequence to Sequence Learning dengan Neural Networks" http://papers.nips.cc/paper/5346-afterence-to- followingence-learning-with-neural-networks.pdf Di bawah "2. Model" itu tertulis: LSTM menghitung probabilitas bersyarat ini dengan terlebih dahulu memperoleh...
saat mengambil kursus online tentang pembelajaran mesin oleh Andrew Ng tentang coursera, saya menemukan topik yang disebut overfitting . Saya tahu ini dapat terjadi ketika gradient descent digunakan dalam regresi linier atau logistik tetapi dapatkah hal ini terjadi ketika algoritma Optimasi...
Metrik apa yang dapat digunakan untuk mengevaluasi model pengelompokan teks? Saya menggunakan tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ hierarchical clustering (metric is cosine similarity). Bagaimana menentukan model mana yang...
Di python sklearn, ada beberapa algoritma (misalnya regresi, hutan acak ... dll.) Yang memiliki parameter class_weight untuk menangani data yang tidak seimbang. Namun, saya tidak menemukan parameter seperti itu untuk algoritma MLLib. Apakah ada rencana penerapan class_weight untuk beberapa...
Saya seorang siswa pembelajaran mesin, dan hari ini saya mencoba belajar bagaimana menggunakan perpustakaan TensorFlow. Saya telah melalui berbagai tutorial dan percobaan & kesalahan dengan tensorflow, dan saya pikir cara terbaik untuk mempelajarinya secara nyata adalah dengan menggunakannya...
Baru-baru ini saya belajar bagaimana jaringan saraf vanilla akan bekerja, dengan jumlah input yang diberikan, node tersembunyi, dan jumlah output yang sama dengan input. Saya telah melihat berbagai posting yang sekarang berhubungan dengan jaringan saraf berulang, dan saya memahami konsep di...
Saya lulusan B.Sc. Salah satu kursus saya adalah 'Pengantar Pembelajaran Mesin', dan saya selalu ingin melakukan proyek pribadi dalam subjek ini. Baru-baru ini saya mendengar tentang pelatihan AI yang berbeda untuk bermain game seperti Mario, Go, dll. Pengetahuan apa yang perlu saya peroleh untuk...
Saya memiliki data berikut untuk proyek sampingan kecil. Ini dari accelerometer yang duduk di atas mesin cuci / pengering dan saya ingin memberi tahu saya ketika mesin selesai. x adalah data input (gerakan x / y / z sebagai satu nilai), y adalah label on / off Karena nilai x tumpang tindih...
Saya memiliki jaringan saraf sederhana (NN) untuk klasifikasi MNIST. Ini termasuk 2 lapisan tersembunyi, masing-masing dengan 500 neuron. Oleh karena itu dimensi NN adalah: 784-500-500-10. ReLU digunakan di semua neuron, softmax digunakan pada output, dan cross-entropy adalah fungsi loss. Apa yang...
Saya tahu bahwa Polynomial Logistic Regressiondengan mudah dapat mempelajari data khas seperti gambar berikut: Saya bertanya-tanya apakah dua data berikut ini juga dapat dipelajari menggunakan atau tidak. Polynomial Logistic Regression Saya kira saya harus menambahkan lebih banyak...