supervised-learning

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매우 큰 신경망에서 바이어스 노드가 필요합니까?

신경망에서 바이어스 노드의 역할을 이해하고 작은 네트워크에서 활성화 기능을 전환하는 것이 왜 중요한지 이해합니다. 제 질문은 이것입니다 : 매우 큰 네트워크 (ReLu 활성화 기능, 3 개의 컨볼 루션 레이어, 2 개의 숨겨진 레이어, 100,000 개 이상의 연결을 사용하는 이미지 인식을위한 길쌈 신경 네트워크)에서 바이어스가 여전히 중요한가? 발생하는

machine-learning artificial-intelligence neural-network image-recognition supervised-learning 2014-09-11

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Weka SMO classifer가 하나의 결과를 계속 반환합니다.

내 프로젝트에서 WEKA를 사용하고 있습니다. SVM (SMO)을 사용하여 결과를 분류합니다. 먼저 교육 세트 데이터를 수집하고 10 배의 교차 유효성 검사를 실행했습니다. 그런 다음 해당 교육 세트가 포함 된 분류기를 작성하여 실시간으로 실행 시켰습니다. 이는 실시간으로 피쳐를 추출하여 분류기에 전달하는 것을 의미합니다. 그러나 분류기는 대부분의 경우 0

machine-learning weka svm supervised-learning 2014-04-16

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libsvm을 사용한 하나의 클래스 분류

내가 원했던 것을 간략히 요약하면, 텍스트가 동일한 저자에 의해 쓰여지는지 아닌지를 결정하고자합니다. 따라서 나는 일류 분류를 사용한다. 이 단순화 (같이 보인다 내 테스트 세트에 1 1:x 2:x "until" 200:x 1 1:x 2:x "until" 200:x (3 개 샘플) 내 트레이닝 세트 (18 개 샘플)에서 , 그것은 (I 데이터 값 X를

machine-learning svm libsvm supervised-learning 2014-03-05

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의사 결정 트리를 사용하여 속성 쌍에 대한 값을 비교할 수 있습니까?

이진 분류를 위해 의사 결정 트리를 사용하고 싶습니다. 내 접근 방식이 의사 결정 트리에 대한 올바른 접근 방식인지 알고 싶습니다. 내 데이터 세트의 각 인스턴스에는 속성 쌍이 있으며 일부 쌍의 경우 값을 비교하여 결정할 수 있음을 확인했습니다. 예를 들어, 인스턴스는 다음과 같은 속성을 가질 수있다 : 인스턴스 = {A1, A2, A3, A4, B1, B

decision-tree supervised-learning 2014-04-26

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신경망과 베이지안 네트워크 간의 효율적인 비교

제목과 마찬가지로 누구나 분류 나 탐지 및 인식 문제가 더 좋은 ANN과 베이지안을 말할 수 있습니까? 레이더 추적 시스템에서 표적의 속도, 방향, 높이 등이 적용될 수 있습니까? 이미지 처리 시스템에서 적용 할 수 있습니까?

machine-learning neural-network bayesian-networks supervised-learning 2014-06-17

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NDCG (정규화 된 할인 이득)에 결함이 있습니까? 몇 가지 대체 순위 품질 측정을 계산했습니다. 머리 부분이나 꼬리 부분을 만들 수 없습니다.

학습용 문제에 Python을 사용하고 있으며 다음 DCG 및 NDCG 코드를 사용하여 성공을 평가하고 있습니다. (http://nbviewer.ipython.org/github/ogrisel/notebooks/blob/master/Learning%20to%20Rank.ipynb에서) 여기 def dcg(relevances, rank=20): rel

python machine-learning information-retrieval supervised-learning ranking-functions 2014-10-01

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왜 가우스 방사 기반 기능이 예제를 무한 차원 공간으로 매핑합니까?

SVM에 관한 Wikipedia 페이지를 살펴 보았습니다.이 라인은 눈을 사로 잡았습니다. "사용 된 커널이 가우스 방사형 기본 함수 인 경우 해당하는 기능 공간은 무한 차원의 힐버트 공간입니다." 내가 SVM에 가우시안 커널을 적용하면 내 이해에서 http://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine#Nonlinea

machine-learning classification svm gaussian supervised-learning 2014-05-10

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Weka에서 스태킹

아래 그림과 같이 Weak에서 두 개의 알고리즘을 결합하기 위해 '스태킹'이라는 메타 클래스를 사용하고있었습니다. 분류기 (첫 번째 셀)와 메타 클래스 (세 번째 셀)에 동일한 알고리즘을 사용할 수 있는지 궁금합니다. 결합하려는 두 알고리즘이 J48 및 다중 퍼셉트론 인 경우, 내 스태킹 방법에 이상적인 메타 클래스가되어야합니다.

algorithm machine-learning weka supervised-learning 2014-05-11

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k-nearest neighbor classifier에 의해 주어진 결과의 신뢰도를 어떻게 측정 할 수 있습니까?

설명하려면 가장 가까운 이웃을 9 개 확인하고 필기 숫자 데이터 집합을 분류한다고 가정 해 봅시다. 테스트 세트의 첫 번째 인스턴스는 클래스 '4'의 5 개의 가장 가까운 이웃과 클래스 '9'의 네 개의 이웃을가집니다. 두 번째 테스트 인스턴스는 클래스 '4'의 8 개의 이웃과 '9'클래스의 하나를가집니다. 분명히 두 번째 테스트 인스턴스는 첫 번째 테스트

machine-learning classification nearest-neighbor reliability supervised-learning 2014-07-08

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주어진 데이터 샘플에 적합한 학습 기술은 무엇입니까

저는 matlab에서 연구하고 있습니다. 데이터 샘플이 이고 두 개의 관련이없는 변수가 256 시간 단계에 있습니다. Y 축의 값과 X 축의 시간 단계가 표시된 그림은 아래와 같습니다. 첫 번째 변수에 대한 전형적인 플롯은 이제 다음 10 시간 단계에서 이러한 변수의 값을 예측해야하는 Vel이 라고 Pos 두 번째 변수에 대한 전형적인 플롯 말한다. 이렇게

machine-learning neural-network time-series fuzzy-logic supervised-learning 2014-05-21

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