Ini adalah pertanyaan umum yang ditanyakan secara tidak langsung beberapa kali di sini, tetapi tidak memiliki jawaban otoritatif tunggal. Alangkah baiknya memiliki jawaban terperinci untuk ini sebagai referensi. Akurasi , proporsi klasifikasi yang benar di antara semua klasifikasi, adalah ukuran...
Banyak pekerjaan statistik meminta pengalaman dengan data skala besar. Apa saja jenis keterampilan statistik dan komputasi yang akan diperlukan untuk bekerja dengan kumpulan data besar. Misalnya, bagaimana dengan membangun model regresi yang diberikan kumpulan data dengan 10 juta
Banyak pengklasifikasi pembelajaran mesin (mis. Mesin vektor dukungan) memungkinkan seseorang untuk menentukan kernel. Apa yang akan menjadi cara intuitif untuk menjelaskan apa itu kernel? Satu aspek yang telah saya pikirkan adalah perbedaan antara kernel linear dan non-linear. Secara sederhana,...
Adakah yang bisa menjelaskan perbedaan utama antara pohon inferensi bersyarat ( ctreedari partypaket dalam R) dibandingkan dengan algoritma pohon keputusan yang lebih tradisional (seperti rpartdalam R)? Apa yang membuat pohon CI berbeda? Kekuatan dan kelemahan? Pembaruan: Saya telah melihat...
Saat menggunakan SVM, kita perlu memilih kernel. Saya bertanya-tanya bagaimana cara memilih kernel. Adakah kriteria pemilihan
Banyak buku dan tutorial jaringan saraf menghabiskan banyak waktu pada algoritma backpropagation, yang pada dasarnya adalah alat untuk menghitung gradien. Mari kita asumsikan kita sedang membangun model dengan ~ 10K parameter / bobot. Apakah mungkin untuk menjalankan pengoptimalan menggunakan...
Di banyak perpustakaan jaringan saraf, ada 'lapisan embedding', seperti di Keras atau Lasagne . Saya tidak yakin saya mengerti fungsinya, meskipun membaca dokumentasi. Misalnya, dalam dokumentasi Keras tertulis: Ubah bilangan bulat positif (indeks) menjadi vektor padat ukuran tetap, misalnya....
Saya mendengar berkali-kali tentang kutukan dimensi, tetapi entah bagaimana saya masih tidak dapat memahami gagasan itu, semuanya berkabut. Adakah yang bisa menjelaskan hal ini dengan cara yang paling intuitif, seperti yang Anda jelaskan kepada seorang anak, sehingga saya (dan yang lain bingung...
Saya bertanya-tanya bagaimana cara menghitung presisi dan mengingat menggunakan matriks kebingungan untuk masalah klasifikasi multi-kelas. Secara khusus, pengamatan hanya dapat ditugaskan untuk kelas / label yang paling mungkin. Saya ingin menghitung: Presisi = TP / (TP + FP) Ingat kembali = TP...
Dalam kolokium baru-baru ini, abstrak pembicara mengklaim mereka menggunakan pembelajaran mesin. Selama pembicaraan, satu-satunya hal yang terkait dengan pembelajaran mesin adalah bahwa mereka melakukan regresi linier pada data mereka. Setelah menghitung koefisien paling cocok dalam ruang parameter...
Saya tahu bahwa k-means tidak diawasi dan digunakan untuk pengelompokan dll dan bahwa k-NN diawasi. Tapi saya ingin tahu perbedaan konkret antara
Bagaimana metode validasi silang berbeda dibandingkan dalam hal varian model dan bias? Pertanyaan saya sebagian dimotivasi oleh utas ini: Jumlah lipatan yang optimal dalam validasi silang lipat: apakah CV cuti-keluar-selalu merupakan pilihan terbaik? KKKK. Jawaban di sana menunjukkan bahwa model...
Saya sering menemukan istilah "solusi bentuk tertutup". Apa yang dimaksud dengan solusi bentuk-tertutup? Bagaimana cara menentukan apakah solusi bentuk dekat ada untuk masalah yang diberikan? Pencarian online, saya menemukan beberapa informasi, tetapi tidak ada dalam konteks mengembangkan model /...
Fungsi aktivasi tanh adalah: tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Di mana , fungsi sigmoid, didefinisikan sebagai: .σ(x)σ(x)\sigma(x) σ(x)=ex1+exσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} Pertanyaan: Apakah benar-benar penting...
Dalam pembelajaran mesin, orang berbicara tentang fungsi objektif, fungsi biaya, fungsi kerugian. Apakah mereka hanya nama yang berbeda dari hal yang sama? Kapan menggunakannya? Jika mereka tidak selalu merujuk pada hal yang sama, apa
Situs web kecerdasan buatan mendefinisikan pembelajaran di luar kebijakan dan di-kebijakan sebagai berikut: "Pelajar di luar kebijakan mempelajari nilai kebijakan optimal secara independen dari tindakan agen. Pembelajaran Q adalah pelajar di luar kebijakan. Pelajar di luar kebijakan mempelajari...
Saya mulai mencoba-coba penggunaan glmnetdengan LASSO Regression di mana hasil yang saya minati menjadi dikotomis. Saya telah membuat bingkai data mock kecil di bawah ini: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...
Saya memahami dasar-dasar apa tujuan Support Vector Machines dalam hal mengklasifikasikan set input ke beberapa kelas yang berbeda, tetapi apa yang saya tidak mengerti adalah beberapa detail seluk beluk. Sebagai permulaan, saya agak bingung dengan penggunaan Slack Variables. Apa tujuan mereka Saya...
Saya agak bingung tentang pemilihan fitur dan pembelajaran mesin dan saya bertanya-tanya apakah Anda dapat membantu saya. Saya memiliki dataset microarray yang diklasifikasikan ke dalam dua kelompok dan memiliki ribuan fitur. Tujuan saya adalah mendapatkan sejumlah kecil gen (fitur saya) (10-20)...
Saya menggunakan algoritma hutan acak sebagai penggolong kuat dari dua kelompok dalam studi microarray dengan ribuan fitur. Apa cara terbaik untuk menyajikan hutan acak sehingga ada cukup informasi untuk membuatnya dapat diproduksi ulang di kertas? Apakah ada metode plot dalam R untuk...