Domande taggate «machine-learning»

Gli algoritmi di machine learning costruiscono un modello dei dati di training. Il termine "apprendimento automatico" è vagamente definito; include ciò che è anche chiamato apprendimento statistico, apprendimento di rinforzo, apprendimento senza supervisione, ecc. AGGIUNGI SEMPRE UN TAG PIÙ SPECIFICO.

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Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Come e perché la normalizzazione batch utilizza le medie mobili per tenere traccia dell'accuratezza del modello mentre si allena?
Stavo leggendo il documento di normalizzazione in lotti (BN) (1) e non capivo la necessità di utilizzare le medie mobili per tenere traccia dell'accuratezza del modello e anche se ho accettato che era la cosa giusta da fare, non capisco cosa stanno facendo esattamente. Per quanto ne so (che ho …
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Perché la funzione softmax viene utilizzata per calcolare le probabilità sebbene possiamo dividere ciascun valore per la somma del vettore?
L'applicazione della funzione softmax su un vettore produrrà "probabilità" e valori compresi tra e . 000111 Ma possiamo anche dividere ogni valore per la somma del vettore e questo produrrà probabilità e valori tra e .000111 Ho letto la risposta qui, ma dice che il motivo è perché è differenziabile, …
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Overfitting e underfitting
Ho fatto alcune ricerche su overfitting e underfitting e ho capito esattamente cosa sono, ma non riesco a trovare le ragioni. Quali sono i motivi principali per eccesso e insufficiente? Perché affrontiamo questi due problemi nella formazione di un modello?
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Qual è la differenza tra apprendimento e inferenza?
I documenti di ricerca sull'apprendimento automatico spesso trattano l'apprendimento e l'inferenza come due compiti separati, ma non mi è chiaro quale sia la distinzione. In questo libro, ad esempio, usano le statistiche bayesiane per entrambi i tipi di attività, ma non forniscono una motivazione per quella distinzione. Ho diverse idee …
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Perché AUC = 1 persino il classificatore ha classificato erroneamente metà dei campioni?
Sto usando un classificatore che restituisce probabilità. Per calcolare l'AUC, sto usando il pacchetto R pROC. Le probabilità di output dal classificatore sono: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsmostra la probabilità di essere nella classe '1'. Come mostrato, il classificatore ha classificato tutti i campioni …
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Dobbiamo ancora fare la selezione delle funzionalità durante l'utilizzo degli algoritmi di regolarizzazione?
Ho una domanda per quanto riguarda la necessità di utilizzare i metodi di selezione delle caratteristiche (le foreste casuali presentano un valore di importanza o i metodi di selezione delle caratteristiche univariati, ecc.) Prima di eseguire un algoritmo di apprendimento statistico. Sappiamo che per evitare un eccesso di adattamento possiamo …
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Che cos'è l'apprendimento di rinforzo ricorrente
Di recente mi sono imbattuto nella parola "Recurrent Reinforcement Learning". Capisco cos'è la "Rete neuronale ricorrente" e cos'è "Apprendimento per rinforzo", ma non sono riuscito a trovare molte informazioni su cosa sia un "Apprendimento per rinforzo ricorrente". Qualcuno può spiegarmi cos'è un "Apprendimento di rinforzo ricorrente" e qual è la …
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