Dalam PCA, apakah ada bedanya jika kita memilih komponen utama dari matriks kovarians terbalik ATAU jika kita menjatuhkan vektor eigen dari matriks kovarians yang sesuai dengan nilai eigen besar? Ini terkait dengan diskusi di dalam posting ini
Saya mencoba untuk melatih jaringan saraf yang mendalam untuk klasifikasi, menggunakan propagasi balik. Secara khusus, saya menggunakan jaringan saraf convolutional untuk klasifikasi gambar, menggunakan perpustakaan Tensor Flow. Selama pelatihan, saya mengalami beberapa perilaku aneh, dan saya...
jika diamati matriks data dan adalah variabel laten makaXXXYYY X=WY+μ+ϵX=WY+μ+ϵX=WY+\mu+\epsilon Di mana adalah rata-rata dari data yang diamati, dan adalah kesalahan Gaussian / noise dalam data, dan disebut subruang utama.μμ\muϵϵ\epsilonWWW Pertanyaan saya adalah ketika PCA biasa digunakan kita...
Ketika kita dapat membedakan fungsi biaya dan menemukan parameter dengan menyelesaikan persamaan yang diperoleh melalui diferensiasi parsial sehubungan dengan setiap parameter dan mencari tahu di mana fungsi biaya minimum. Juga saya pikir mungkin untuk menemukan banyak tempat di mana turunannya...
Apakah mungkin untuk melatih jaringan saraf untuk menggambar dengan gaya tertentu? (Jadi itu mengambil gambar dan menggambar ulang dengan gaya yang dilatihnya.) Apakah ada teknologi yang disetujui untuk hal semacam itu? Saya tahu tentang algoritma DeepArt. Adalah baik untuk mengisi gambar utama...
Ini adalah skor F beta: Fβ= ( 1 + β2) ⋅ p r e c i s i o n ⋅ r e c a l l( β2⋅ p r e c i s i o n ) + r e c a l lFβ=(1+β2)⋅halrecsayassayaHain⋅recSebuahll(β2⋅halrecsayassayaHain)+recSebuahllF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision})...
Saya tahu ini mungkin telah dibahas di tempat lain, tetapi saya belum dapat menemukan jawaban yang jelas. Saya mencoba menggunakan rumus untuk menghitung out-of-sample dari model regresi linier, di mana adalah jumlah residu kuadrat dan adalah jumlah total kuadrat. Untuk set pelatihan, jelas ituR 2...
Sementara saya benar-benar telah melakukan beberapa pemrograman dengan mesin Boltzmann di kelas fisika, saya tidak akrab dengan karakterisasi teoretis mereka. Sebaliknya, saya tahu sedikit tentang teori model grafis (tentang beberapa bab pertama buku Lauritzen, Graphical Models ). Pertanyaan:...
Dalam hal perbedaan antara jaringan saraf dan pembelajaran yang mendalam, kita dapat membuat daftar beberapa item, seperti lebih banyak lapisan yang disertakan, kumpulan data yang besar, perangkat keras komputer yang kuat untuk membuat model pelatihan yang rumit menjadi mungkin. Selain itu, apakah...
Saya ingin masuk lebih dalam ke Machine Learning (teori dan aplikasi di bidang Keuangan). Saya ingin bertanya seberapa relevan analisis kompleks dan analisis fungsional sebagai dasar untuk Pembelajaran Mesin? Apakah saya perlu mempelajari mata pelajaran ini atau haruskah saya berkonsentrasi pada...
Apa perbedaan mendasar antara Penyaringan Kolaboratif berdasarkan Item dan Analisis Berbasis Pasar? Apakah yang terakhir merupakan kasus khusus yang
Dalam kursus pembelajaran mesin Andrew Ng, ia menggunakan rumus ini: ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T dan dia melakukan bukti cepat yang ditunjukkan di bawah
Saya membaca tentang SVM dan mengetahui bahwa mereka menyelesaikan masalah optimisasi dan ide margin maksimum sangat masuk akal. Sekarang, menggunakan kernel mereka bahkan dapat menemukan batas pemisahan non-linear yang hebat. Sejauh ini, saya benar-benar tidak tahu bagaimana SVM (mesin kernel...
Ketika kami melakukan klasifikasi dan regresi, kami biasanya menetapkan set pengujian dan pelatihan untuk membantu kami membangun dan meningkatkan model. Namun, ketika kita melakukan pengelompokan, apakah kita juga perlu mengatur pengujian dan pelatihan?
Saya mencoba menguji kemampuan hutan acak untuk mengklasifikasikan sampel antara 2 kelompok; Ada 54 sampel dan berbagai jumlah variabel yang digunakan untuk klasifikasi. Saya bertanya-tanya mengapa perkiraan out-of-bag (OOB) dapat bervariasi sebanyak 5% dari satu sama lain bahkan ketika saya...
Saya telah ke beberapa pembicaraan statistik baru-baru ini tentang Lasso (regularisasi) dan satu hal yang terus muncul adalah bahwa kita tidak benar-benar mengerti mengapa Lasso bekerja atau mengapa ia bekerja dengan sangat baik. Saya bertanya-tanya apa maksud pernyataan ini. Jelas saya mengerti...
Ini dikutip sangat sering ketika menyebutkan kutukan dimensi dan pergi (rumus kanan disebut kontras relatif) limd→∞var(||Xd||kE[||Xd||k])=0,then:Dmaxkd−DminkdDminkd→0limd→∞var(||Xd||kE[||Xd||k])=0,then:Dmaxdk−DmindkDmindk→0 \lim_{d\rightarrow \infty} \text{var}
Fitur Random Fourier menyediakan perkiraan untuk fungsi kernel. Mereka digunakan untuk berbagai metode kernel, seperti proses SVM dan Gaussian. Hari ini, saya mencoba menggunakan implementasi TensorFlow dan saya mendapat nilai negatif untuk setengah dari fitur saya. Seperti yang saya pahami, ini...
Ketika saya membaca situs ini sebagian besar jawaban menyarankan bahwa validasi silang harus dilakukan dalam algoritma pembelajaran mesin. Namun ketika saya membaca buku "Memahami Pembelajaran Mesin" saya melihat ada latihan yang terkadang lebih baik untuk tidak menggunakan validasi silang. Saya...
Dalam makalah DeepGoGo AlphaGo Zero dan AlphaZero , mereka menggambarkan menambahkan Dirichlet noise ke probabilitas sebelumnya dari tindakan dari simpul akar (board state) di Pencarian Pohon Monte Carlo: Eksplorasi tambahan dicapai dengan menambahkan Dirichlet noise ke probabilitas sebelumnya...