Saya membaca bab bias-varians dari unsur-unsur pembelajaran statistik dan saya ragu dalam rumus di halaman 29. Biarkan data muncul dari model sehingga Y=f(x)+ϵY=f(x)+ϵ Y = f(x)+\epsilon mana adalah bilangan acak dengan nilai yang diharapkan dan Variance . Biarkan nilai kesalahan model yang...
Pengaturan saya adalah sebagai berikut: Saya mengikuti garis pedoman dalam "Pemodelan Prediktif Terapan". Jadi saya telah memfilter fitur-fitur terkait dan berakhir dengan yang berikut: 4900 titik data di set latihan dan 1600 titik data di set tes. Saya memiliki 26 fitur dan targetnya adalah...
Makalah penelitian pembelajaran mesin sering memperlakukan pembelajaran dan inferensi sebagai dua tugas yang terpisah, tetapi tidak cukup jelas bagi saya apa perbedaannya. Dalam buku ini misalnya mereka menggunakan statistik Bayesian untuk kedua jenis tugas, tetapi tidak memberikan motivasi untuk...
Saya baru-baru ini menjadi tertarik pada LSTM dan saya terkejut mengetahui bahwa bobot dibagi bersama waktu. Saya tahu bahwa jika Anda berbagi bobot lintas waktu, maka urutan waktu input Anda dapat menjadi panjang variabel. Dengan bobot bersama, Anda memiliki lebih sedikit parameter untuk...
Algoritma genetika adalah salah satu bentuk metode optimasi. Seringkali penurunan gradien stokastik dan turunannya adalah pilihan terbaik untuk optimasi fungsi, tetapi kadang-kadang algoritma genetika masih digunakan. Misalnya, antena pesawat ruang angkasa ST5 NASA dibuat dengan algoritma...
Dalam istilah istilah jaringan saraf (y = Berat * x + bias) bagaimana saya tahu variabel mana yang lebih penting daripada yang lain? Saya memiliki jaringan saraf dengan 10 input, 1 layer tersembunyi dengan 20 node, dan 1 layer output yang memiliki 1 node. Saya tidak yakin bagaimana mengetahui...
Apa perbedaan utama antara data jarang dan data yang hilang? Dan bagaimana pengaruhnya terhadap pembelajaran mesin? Lebih khusus lagi, apa efek data jarang dan data yang hilang miliki pada algoritma klasifikasi dan tipe algoritma regresi (prediksi angka). Saya berbicara tentang situasi, di mana...
Dalam implementasi Tensorflow dari ResNet , saya menemukan mereka menggunakan initializer penskalaan varians, saya juga menemukan xavier initializer populer. Saya tidak punya terlalu banyak pengalaman dalam hal ini, mana yang lebih baik dalam
Baru-baru ini saya telah belajar bahwa salah satu cara untuk menemukan solusi yang lebih baik untuk masalah ML adalah dengan membuat fitur. Seseorang dapat melakukannya dengan, misalnya, menjumlahkan dua fitur. Sebagai contoh, kami memiliki dua fitur "serangan" dan "pertahanan" semacam pahlawan....
Saya telah melakukan penelitian tentang overfitting dan underfitting, dan saya telah mengerti apa itu sebenarnya, tetapi saya tidak dapat menemukan alasannya. Apa alasan utama untuk overfitting dan underfitting? Mengapa kita menghadapi dua masalah ini dalam melatih
Menerapkan fungsi softmax pada vektor akan menghasilkan "probabilitas" dan nilai antara dan . 000111 Tetapi kita juga dapat membagi setiap nilai dengan jumlah vektor dan itu akan menghasilkan probabilitas dan nilai antara dan .000111 Saya membaca jawabannya di sini tetapi mengatakan bahwa...
Gagasan statistik 'mendasar' untuk memperkirakan parameter adalah kemungkinan maksimum . Saya bertanya-tanya apa ide yang sesuai dalam pembelajaran mesin. Qn 1. Apakah adil untuk mengatakan bahwa ide 'mendasar' dalam pembelajaran mesin untuk memperkirakan parameter adalah: 'Kehilangan...
Mengingat vektor dukungan SVM linier, bagaimana saya bisa menghitung persamaan batas
Saya mendapat sedikit kebingungan pada algoritma backpropagation yang digunakan dalam multilayer perceptron (MLP). Kesalahan disesuaikan dengan fungsi biaya. Dalam backpropagation, kami mencoba untuk menyesuaikan berat lapisan yang tersembunyi. Kesalahan keluaran yang bisa saya mengerti, yaitu, e...
Pada tahun 1999, Beyer et al. bertanya, Kapan "Tetangga Terdekat" bermakna? Adakah cara yang lebih baik untuk menganalisis dan memvisualisasikan efek jarak rata pada pencarian NN sejak 1999? Apakah set data yang diberikan memberikan jawaban yang berarti untuk masalah 1-NN? Masalah 10-NN?...
Saya telah membaca karya Alexandru Niculescu-Mizil dan Rich Caruana " Memperoleh Kemungkinan yang Dikalibrasi dari Peningkatan " dan diskusi di utas ini . Namun, saya masih mengalami kesulitan memahami dan menerapkan skala logistik atau Platt untuk mengkalibrasi output multi-class saya meningkatkan...
Suntingan terakhir dengan semua sumber daya diperbarui: Untuk sebuah proyek, saya menerapkan algoritma pembelajaran mesin untuk klasifikasi. Tantangan: Data berlabel yang cukup terbatas dan lebih banyak lagi data yang tidak berlabel. Tujuan: Terapkan klasifikasi semi-terawasi Terapkan proses...
Saya sedang membangun model prediktif yang memperkirakan probabilitas keberhasilan siswa di akhir semester. Saya secara khusus tertarik pada apakah siswa berhasil atau gagal, di mana kesuksesan biasanya didefinisikan sebagai menyelesaikan kursus dan mencapai 70% atau lebih poin dari total poin yang...
Untuk pemodelan prediktif, apakah kita perlu memusatkan perhatian pada diri kita dengan konsep statistik seperti efek acak dan tidak independennya pengamatan (tindakan berulang)? Sebagai contoh.... Saya memiliki data dari 5 kampanye pengiriman langsung (terjadi selama setahun) dengan berbagai...
Saya seorang pengembang perangkat lunak (kebanyakan. NET dan Python sekitar 5 tahun pengalaman). Apa yang bisa saya lakukan untuk membantu saya mendapatkan pekerjaan di bidang pembelajaran mesin atau benar-benar apa pun yang akan membuat saya memulai di bidang itu? Apakah gelar pascasarjana...