Saya baru di bidang pembelajaran mendalam dan bagi saya langkah pertama adalah membaca artikel menarik dari situs deeplearning.net. Dalam makalah tentang pembelajaran yang mendalam, Hinton dan yang lainnya kebanyakan berbicara tentang menerapkannya pada masalah gambar. Dapatkah seseorang mencoba...
Bagi saya, tampaknya validasi tahan tidak berguna. Yaitu, memisahkan dataset asli menjadi dua bagian (pelatihan dan pengujian) dan menggunakan skor pengujian sebagai ukuran generalisasi, agak tidak berguna. K-fold cross-validation tampaknya memberikan perkiraan yang lebih baik dari generalisasi...
Intinya , semakin banyak saya belajar tentang statistik, semakin sedikit saya percaya makalah yang diterbitkan di bidang saya; Saya hanya percaya bahwa para peneliti tidak melakukan statistik mereka dengan cukup baik. Saya seorang awam, untuk berbicara. Saya dilatih dalam biologi tetapi saya...
Dalam pembelajaran statistik, secara implisit atau eksplisit, seseorang selalu mengasumsikan bahwa set pelatihan terdiri dari input input / respon yang diambil secara independen dari distribusi gabungan yang sama denganD={X,y}D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y}
Saya sudah membaca banyak tentang PCA, termasuk berbagai tutorial dan pertanyaan (seperti yang ini , yang ini , yang ini , dan yang ini ). Masalah geometris yang PCA coba optimalkan jelas bagi saya: PCA mencoba menemukan komponen utama pertama dengan meminimalkan kesalahan rekonstruksi (proyeksi),...
Dalam banyak tutorial atau manual, narasi tampaknya menyiratkan bahwa R dan python hidup berdampingan sebagai komponen pelengkap dari proses analisis. Tetapi bagi saya yang tidak terlatih, tampaknya kedua bahasa itu melakukan hal yang sama. Jadi pertanyaan saya adalah apakah ada ceruk khusus untuk...
Posting ini adalah kelanjutan dari posting lain yang terkait dengan metode umum untuk deteksi outlier dalam deret waktu . Pada dasarnya, pada titik ini saya tertarik pada cara yang kuat untuk menemukan periodisitas / musim dari rangkaian waktu generik yang dipengaruhi oleh banyak kebisingan. Dari...
Bayangkan desain umum berikut: 100 peserta secara acak dialokasikan untuk kelompok perlakuan atau kelompok kontrol variabel dependen adalah numerik dan diukur sebelum dan sesudah perawatan Tiga opsi yang jelas untuk menganalisis data tersebut adalah: Uji kelompok dengan efek interaksi waktu...
Apa ahli statistik yang paling penting, dan apa yang membuat mereka terkenal? (Tolong jawab hanya satu ilmuwan per
Saya menganalisis beberapa data di mana saya ingin melakukan regresi linier biasa, namun ini tidak mungkin karena saya berurusan dengan pengaturan online dengan aliran input data yang berkelanjutan (yang dengan cepat akan terlalu besar untuk memori) dan perlu untuk memperbarui perkiraan parameter...
Saya mempertimbangkan untuk menggunakan pustaka Python untuk melakukan eksperimen Machine Learning saya. Sejauh ini, saya mengandalkan WEKA, tetapi secara keseluruhan tidak puas. Ini terutama karena saya menemukan WEKA tidak begitu didukung (sangat sedikit contoh, dokumentasi jarang dan dukungan...
EDIT: Tampilan tugas Teknologi dan Layanan Web CRAN berisi daftar sumber data dan API yang jauh lebih komprehensif yang tersedia di R. Anda dapat mengirimkan permintaan tarik di github jika Anda ingin menambahkan paket ke tampilan tugas. Saya membuat daftar berbagai umpan data yang sudah...
Saya ingin mengukur entropi / kepadatan informasi / pola-kemiripan dari matriks biner dua dimensi. Biarkan saya menunjukkan beberapa gambar untuk klarifikasi: Tampilan ini harus memiliki entropi yang agak tinggi: SEBUAH) Ini harus memiliki entropi sedang: B) Foto-foto ini, akhirnya, semua...
Apakah ada transformasi seperti Box-Cox untuk variabel independen? Artinya, transformasi yang mengoptimalkan variabel sehingga akan membuat lebih cocok untuk model linier?xxxy~f(x) Jika demikian, apakah ada fungsi untuk melakukan ini
Maaf jika ini agak terlalu mendasar, tapi kurasa aku hanya ingin mengonfirmasi pengertian di sini. Saya merasa saya harus melakukan ini dalam dua langkah, dan saya mulai mencoba untuk mendapatkan matriks korelasi, tetapi itu baru mulai terlihat benar-benar terlibat. Saya mencari penjelasan singkat...
Apa artinya memiliki "varian konstan" dalam istilah kesalahan? Seperti yang saya lihat, kami memiliki data dengan satu variabel dependen dan satu variabel independen. Varians konstan adalah salah satu asumsi regresi linier. Saya bertanya-tanya apa arti homoseksualitas. Karena walaupun saya memiliki...
Mengingat semua sifat yang baik dari model ruang-negara dan KF, saya bertanya-tanya - apa kerugian dari pemodelan ruang-negara dan menggunakan Filter Kalman (atau EKF, UKF atau filter partikel) untuk estimasi? Lebih dari katakanlah metodologi konvensional seperti ARIMA, VAR atau metode ad-hoc /...
Saya mengerti bagaimana sebuah artificial neural network (ANN), dapat dilatih dengan cara yang diawasi menggunakan backpropogation untuk meningkatkan pemasangan dengan mengurangi kesalahan dalam prediksi. Saya telah mendengar bahwa JST dapat digunakan untuk pembelajaran yang tidak diawasi tetapi...
Dalam sebagian besar kode Tensorflow yang saya lihat Adam Optimizer digunakan dengan Laju Pembelajaran konstan 1e-4(yaitu 0,0001). Kode biasanya terlihat sebagai berikut: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to...
Kami sudah memiliki beberapa pertanyaan tentang data yang tidak seimbang ketika menggunakan regresi logistik , SVM , pohon keputusan , mengantongi dan sejumlah pertanyaan serupa lainnya, yang menjadikannya topik yang sangat populer! Sayangnya, masing-masing pertanyaan tampaknya khusus untuk...