Pertanyaan: apakah mungkin untuk melatih NN untuk membedakan antara angka ganjil dan genap hanya menggunakan sebagai input angka itu sendiri? Saya memiliki dataset berikut: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Saya melatih NN dengan dua neuron input (satu menjadi Variabel...
Saya melakukan klasifikasi gambar menggunakan pembelajaran mesin. Misalkan saya memiliki beberapa data pelatihan (gambar) dan akan membagi data menjadi set pelatihan dan validasi. Dan saya juga ingin menambah data (menghasilkan gambar baru dari yang asli) dengan rotasi acak dan injeksi noise....
Semua contoh yang saya temukan menggunakan keyakinan mendalam atau jaringan saraf convolutional menggunakannya untuk klasifikasi gambar, deteksi bakteri atau pengenalan suara. Apakah jaringan syaraf yang dalam juga berguna untuk tugas-tugas regresi klasik, di mana fitur-fiturnya tidak terstruktur...
Saya ingin menerapkan model dinamis untuk merekomendasikan film kepada pengguna. Rekomendasi tersebut harus diperbarui setiap kali pengguna menonton film atau menilai film itu. Sederhananya, saya berpikir untuk mempertimbangkan dua faktor: peringkat masa lalu dari film lain oleh pengguna waktu...
Saya tidak dapat memahami Sampling Thompson dan cara kerjanya. Saya membaca tentang Multi Arm Bandit dan setelah membaca Algoritma Batas Keyakinan Atas, banyak teks menyarankan bahwa Thompson Sampling berkinerja lebih baik daripada UCB. Apa itu Thompson Sampling, dalam istilah awam atau...
Konteks : Saya ingin menggambar garis di sebar yang tidak tampak parametrik, oleh karena itu saya gunakan geom_smooth()di ggplotdalam R. Secara otomatis mengembalikan geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x'...
Saya membaca tentang pengoptimalan untuk masalah yang salah dalam penglihatan komputer dan menemukan penjelasan di bawah ini tentang pengoptimalan di Wikipedia. Yang tidak saya mengerti adalah, mengapa mereka menyebut optimasi ini " Minimalisasi energi " dalam Visi Komputer? Masalah optimisasi...
Pernahkah ada studi skala besar metode MCMC yang membandingkan kinerja beberapa algoritma yang berbeda pada serangkaian kepadatan uji? Saya sedang memikirkan sesuatu yang setara dengan makalah Rios dan Sahinidis (2013), yang merupakan perbandingan menyeluruh dari sejumlah besar pengoptimalisasi...
Secara tradisional kami menggunakan model campuran untuk memodelkan data longitudinal, yaitu data seperti: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 kita dapat mengasumsikan intersep atau lereng acak untuk orang yang berbeda. Namun...
Saya ingin tahu apakah proses yang dijelaskan di bawah ini valid / dapat diterima dan ada pembenaran yang tersedia. Idenya: Algoritma pembelajaran terawasi tidak mengasumsikan struktur / distribusi yang mendasari tentang data. Pada akhirnya mereka membuat estimasi titik keluaran. Saya berharap...
Untuk pemahaman saya (yang sangat mendasar), Naive Bayes memperkirakan probabilitas berdasarkan frekuensi kelas setiap fitur dalam data pelatihan. Tetapi bagaimana cara menghitung frekuensi variabel kontinu? Dan ketika melakukan prediksi, bagaimana cara mengklasifikasikan pengamatan baru yang...
Struktur pertanyaan ini adalah sebagai berikut: pada awalnya, saya memberikan konsep pembelajaran ensemble , selanjutnya saya memberikan daftar tugas pengenalan pola , kemudian saya memberikan contoh algoritma pembelajaran ensemble dan, akhirnya, memperkenalkan pertanyaan saya. Mereka yang tidak...
Saya telah mengambil kursus pembelajaran mesin di kampus saya. Di salah satu quize, pertanyaan ini diajukan. Model 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Model 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Manakah dari model di atas yang lebih cocok dengan data? (anggap...
Saya terkesan dengan masalah yang tampaknya mudah, tetapi saya belum menemukan solusi yang cocok untuk beberapa minggu sekarang. Saya memiliki cukup banyak data jajak pendapat / survei (puluhan ribu responden, katakanlah 50k per dataset), yang berasal dari sesuatu yang saya harap disebut survei...
Saya bingung dengan definisi model non-parametrik setelah membaca tautan ini Model parametrik vs Nonparametrik dan Menjawab komentar dari pertanyaan saya yang lain . Awalnya saya pikir "parametrik vs non-parametrik" berarti jika kita memiliki asumsi distribusi pada model (mirip dengan pengujian...
Dalam convolutional neural networks (CNN), matriks bobot pada setiap langkah mendapatkan baris dan kolom terbalik untuk mendapatkan matriks kernel, sebelum melanjutkan dengan konvolusi. Ini dijelaskan pada serangkaian video oleh Hugo Larochelle di sini : Menghitung peta yang tersembunyi akan...
Dalam proyek saya, saya ingin membuat model regresi logistik untuk memprediksi klasifikasi biner (1 atau 0). Saya memiliki 15 variabel, 2 di antaranya bersifat kategorikal, sedangkan sisanya adalah campuran variabel kontinu dan diskrit. Agar sesuai dengan model regresi logistik saya telah...
Ini dengan merujuk pada kertas Pelokalan Objek Efisien Menggunakan Jaringan Konvolusional , dan dari apa yang saya pahami dropout diimplementasikan dalam 2D. Setelah membaca kode dari Keras tentang bagaimana Dropout 2D Spasial diimplementasikan, pada dasarnya bentuk biner acak [batch_size, 1, 1,...
Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk...
Bagaimana cara melatih model LSTM pada beberapa data deret waktu? Kasus penggunaan: Saya memiliki penjualan mingguan 20.000 agen selama 5 tahun terakhir. Perlu memperkirakan penjualan mingguan mendatang untuk setiap agen. Apakah saya perlu mengikuti teknik pemrosesan batch - mengambil satu agen...