Apa hubungan dan perbedaan antara teori pembelajaran statistik dan teori pembelajaran komputasi ? Apakah mereka tentang topik yang sama? Memecahkan masalah yang sama, dan menggunakan metode yang sama? Misalnya, yang pertama mengatakan itu adalah teori prediksi (regresi, klasifikasi,...
Saya mempelajari berbagai metode estimasi titik dan membaca bahwa ketika menggunakan estimasi MAP vs ML, ketika kami menggunakan "uniform uniform", perkiraannya sama. Adakah yang bisa menjelaskan apa itu "seragam" sebelumnya dan memberikan beberapa contoh (sederhana) tentang kapan penduga MAP dan...
Saya mencoba untuk merasakan bagaimana LDA 'cocok' dengan teknik pembelajaran lainnya yang diawasi. Saya sudah membaca beberapa posting LDA-esque di sini tentang LDA. Saya sudah terbiasa dengan perceptron, tetapi baru belajar LDA sekarang. Bagaimana LDA 'cocok' ke dalam keluarga algoritma...
Ini mungkin pertanyaan yang konyol, tetapi ketika membuat model dengan tanda sisipan dan menggunakan sesuatu seperti LOOCVatau (bahkan lebih tepatnya) LGOCV, apa manfaat membagi data ke dalam kereta dan set tes jika ini pada dasarnya merupakan langkah validasi silang ngomong-ngomong Saya membaca...
Algoritma pembelajaran mesin yang skalabel tampak seperti buzz hari ini. Setiap perusahaan menangani kekurangan data besar . Apakah ada buku teks yang membahas algoritma pembelajaran mesin apa yang dapat diskalakan menggunakan arsitektur paralel seperti Map-Reduce, dan algoritma mana yang tidak...
Pertanyaan : Apakah pengaturan di bawah ini merupakan implementasi yang masuk akal dari model Hidden Markov? Saya memiliki satu set data 108,000pengamatan (diambil selama 100 hari) dan kira-kira 2000peristiwa di seluruh rentang waktu pengamatan. Data terlihat seperti gambar di bawah ini di mana...
Saya memiliki banyak gambar raster satelit yang tersedia dari berbagai sensor. Dari ini, yang lebih kasar memiliki resolusi temporal yang sangat berlimpah. Raster resolusi menengah cenderung memiliki lebih sedikit tanggal akuisisi tetapi masih ada beberapa tingkat informasi yang tersedia. Resolusi...
Saya membaca buku GPML dan dalam Bab 2 (halaman 15) , buku ini menceritakan cara melakukan regresi menggunakan Proses Gaussian (GP), tetapi saya mengalami kesulitan mencari cara kerjanya. Dalam inferensi Bayesian untuk model parametrik, pertama-tama kita memilih prior pada parameter model...
Untuk masalah klasifikasi saya telah menggunakan Neural Networks dan mengukur kesalahan Tipe I dan II menggunakan matriks kebingungan dan ukurannya sesuai sumber daya ini ( mirror ), yang cukup mudah. Ketika dihadapkan dengan masalah estimasi, bagaimana seseorang menilai kinerja model? Dengan...
Pendekatan khas untuk memecahkan masalah klasifikasi adalah mengidentifikasi kelas model kandidat, dan kemudian melakukan pemilihan model menggunakan beberapa prosedur seperti validasi silang. Biasanya seseorang memilih model dengan akurasi tertinggi, atau beberapa fungsi terkait yang menyandikan...
Saat menggunakan algoritme pembelajaran CD persisten untuk Mesin Bolzmann Terbatas, kami memulai rantai pengambilan sampel Gibbs kami pada iterasi pertama pada titik data, tetapi bertentangan dengan CD normal, dalam mengikuti iterasi kami tidak memulai rantai kami. Alih-alih, kita mulai dari mana...
Saya mencari untuk memprediksi kelompok item yang akan dibeli seseorang ... yaitu, saya memiliki beberapa variabel dependen colinear. Daripada membangun 7 atau lebih model independen untuk memprediksi probabilitas seseorang membeli masing-masing dari 7 item, dan kemudian menggabungkan hasilnya,...
Saya menyadari bahwa ada 3 parameter penyetelan dalam model meningkatkan pohon, yaitu jumlah pohon (jumlah iterasi) parameter penyusutan jumlah pemisahan (ukuran masing-masing pohon penyusun) Pertanyaan saya adalah: untuk setiap parameter penyetelan, bagaimana saya harus menemukan nilai...
Apa cara terbaik untuk mempersiapkan interaksi fitur-fitur kategorikal sebelum disesuaikan dengan scikit-learn? Dengan statsmodelssaya bisa dengan mudah mengatakan dalam gaya R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(sama di Stata dengan regress depvar
Saya memiliki data berisik dari dua variabel seperti ini. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1),...
Saya berjuang dengan poin proyeksi dalam analisis diskriminan linier (LDA). Banyak buku tentang metode statistik multivariat menggambarkan gagasan LDA dengan gambar di bawah ini. Deskripsi masalahnya adalah sebagai berikut. Pertama, kita perlu menggambar batas keputusan, menambahkan garis tegak...
Dalam pembelajaran mesin, sering diasumsikan bahwa set data terletak pada manifold dimensi rendah yang halus (asumsi berlipat ganda), tetapi adakah cara untuk membuktikan bahwa dengan asumsi kondisi tertentu terpenuhi, maka set data memang (kurang-lebih) dihasilkan dari manifold halus dimensi...
Salah satu metode evaluasi untuk Kompetisi ImageNet (mengklasifikasikan 1.000 kategori gambar) adalah kesalahan top-5, apa artinya itu? Lihat:
Saya ingin melatih jaringan saraf dengan urutan karakter sebagai vektor input. Contoh pembelajaran memiliki panjang yang berbeda dan untuk alasan ini saya tidak tahu bagaimana cara mewakili mereka. Katakanlah saya memiliki dua contoh urutan, di sini nama: john doe maurice delanoe Contoh pertama...
Di CNN, kita akan mempelajari filter untuk menghasilkan peta fitur dalam lapisan convolutional. Dalam Autoencoder, unit tersembunyi tunggal setiap lapisan dapat dianggap sebagai filter. Apa perbedaan antara filter yang dipelajari dalam dua jaringan