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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SVM di una classe vs. SVM esemplare
Capisco che le SVM di una classe (OSVM) sono state proposte tenendo conto dell'assenza di dati negativi e che cercano di trovare limiti di decisione che separano un insieme positivo e un punto di ancoraggio negativo, affermano l'origine. Un'opera del 2011 propone gli SVM Exemplar (ESVM) che addestra un "classificatore …
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Nella teoria dell'apprendimento statistico, non c'è un problema di overfitting su un set di test?
Consideriamo il problema relativo alla classificazione del set di dati MNIST. Secondo la pagina MNIST di Yann LeCun , "Ciresan et al." ha ottenuto un tasso di errore dello 0,23% sul set di test MNIST utilizzando la rete neurale convoluzionale. Indichiamo l'allenamento MNIST impostato come , il test MNIST impostato …
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Classificatore vs modello vs stimatore
Qual è la differenza tra un classificatore, un modello e uno stimatore? Da quello che posso dire: uno stimatore è un predittore trovato dall'algoritmo di regressione un classificatore è un predittore trovato da un algoritmo di classificazione un modello può essere sia uno stimatore che un classificatore Ma guardando online, …
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Posso usare un piccolo set di convalida?
Comprendo il ragionamento alla base della suddivisione dei dati in un set di test e un set di convalida. Comprendo anche che la dimensione della divisione dipenderà dalla situazione, ma generalmente varierà dal 50/50 al 90/10. Ho creato un RNN per correggere l'ortografia e iniziare con un set di dati …
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È barare eliminare i valori anomali in base al diagramma a scatole di Errore assoluto medio per migliorare un modello di regressione
Ho un modello di previsione testato con quattro metodi, come puoi vedere nella figura del diagramma a scatole di seguito. L'attributo previsto dal modello è compreso nell'intervallo 0-8. È possibile notare che sono presenti un valore anomalo superiore e tre valori anomali inferiori indicati da tutti i metodi. Mi chiedo …
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Perché l'ottimizzazione delle aspettative è importante per i modelli di miscele?
Ci sono molte pubblicazioni che enfatizzano il metodo di massimizzazione delle aspettative su modelli di miscele (Miscela di gaussiana, modello nascosto di Markov, ecc.). Perché EM è importante? EM è solo un modo per fare l'ottimizzazione e non è ampiamente usato come metodo basato sul gradiente (gradiente decente o metodo …
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