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1
回答
在两个可解释子集中拆分数据集
、
是否有一种将数据集分割成两个或多个子集
的
通用方法,以便能够以更高
的
精度解决分类问题? 我有一个非常不一致
的
数据集,我只能以50%
的
准确率进行分类。我根据预测器应该与输出变量相关
的
假设,将集合分成两个子集。在我
的
第一个子集中,我只包括数据集中
的
样本,预测器与输出变量相关。剩下
的
样本放在第二个子集中。随后,两个子集(1k样本/2k样本)
的
准确率从50%提高到95%/65%。在这个具体
的
例子中,我强烈怀
浏览 0
提问于2019-06-27
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1
回答
基于PAC
学习
框架
的
计算
学习
理论
、
、
考虑一个从训练集中训练
的
机器
学习
算法
,在PAC
学习
模型
的
帮助下,我们得到了所需训练样本大小
的
界限,因此误差受到限制
的
概率(由epsilon)是有界
的
(由Δ)。关于计算(时间)复杂性,PAC
学习
模型说了些什么。假设一个
学习
算法
有更多
的
时间(比如更多
的
迭代),那么误差和误差有限
的
概率是如何变化
的
作为一种需要一小时训练
的</
浏览 1
提问于2011-06-28
得票数 0
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1
回答
我应该考虑所有基于梯度下降
的
算法
的
特征缩放吗?
在多元线性回归一节
的
课程机器
学习
中,Andrew提供了以下关于梯度下降
的
提示:将特性转换为大约-1 绘图成本与迭代若要确定收敛速度是否太慢(请尝试更大
的
alpha) 以确定要收敛
的
迭代次数。这些技巧适用于所有使用不同机器/深度
学习
算法
的
梯度下降问题,还是仅适用于多元线性回归?
浏览 0
提问于2018-02-27
得票数 2
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1
回答
有可能训练一个机器
学习
教练吗?
、
、
这只是我最近想出来
的
一个奇怪
的
思维实验。实际上,我对这一领域还不熟悉。总之,我
的
想法是:A1(D) =H 然后,假设我们有一个机器
学习
算法
训练器A2,我们可以使用它来训练一个更好
的
机器
学习
算法
A1*,方法是输入所有行数据D、机器
学习
算法
H所训练
的
假设以及
算法</
浏览 0
提问于2019-01-09
得票数 0
1
回答
线性与非线性机器
学习
模型(
算法
)
的
区分特征
、
、
什么是线性和非线性机器
学习
模型(
算法
)
的
一些例子,目的是比较这两类?哪些是参数(或线性代数
意义
下
的
标量),哪些是预测因子/因子(或线性代数
意义
下
的
向量)?
浏览 0
提问于2018-04-15
得票数 4
2
回答
有损压缩只是缩小规模吗?
、
、
我对
学习
压缩和像素化检测
算法
很感兴趣。在浏览网页
的
时候,我无意中发现了压缩
算法
的
缩小,我想知道这是所有有损压缩
算法
所做
的
,还是还有更多。更正式地: 有损压缩是严格
意义
上
的
缩减,还是缩编加上其他一些东西?
浏览 1
提问于2014-07-30
得票数 0
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1
回答
交叉验证误差和训练误差在不适当情况下
的
行为尚不清楚。
、
、
、
目前,我正在
学习
Coursera.org上
的
“机器
学习
”课程,主题是讨论不同条件下
学习
算法
的
性能。在这里,我们讨论了当该
算法
适合于训练数据(高偏差)
的
情况。我不明白为什么训练错误在某个地区变平了,我理解为什么它随着m
的
增加而增加。我在coursera论坛上询问了这个问题,并研究了两次,但这对我来说还是没有
意义
。请注意: 交叉验证误差( Jcv(theta) )是衡量
算法
对交叉验证集
的</em
浏览 0
提问于2021-12-28
得票数 1
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1
回答
感知器最优权值
的
意义
、
、
我在
学习
感知器
算法
。我知道我们可以使用权值w作为超平面的系数,它将需要分类
的
向量分开。在我阅读
的
每一个网页上都有详细
的
解释,一般说感知器
算法
会找到最优
的
权重w,但在哪一种
意义
上最优?
浏览 0
提问于2017-12-25
得票数 1
1
回答
深入
学习
和支持向量机所需
的
数据量
、
、
、
我经常读到
的
事实是,与支持向量机相比,对深度
学习
算法
进行训练和得到泛化模型
的
数据量要高得多。这是有
意义
的
,因为在深度
学习
方法中有大量
的
参数,这可能会导致过度适应。向你问好,格塞茨特
浏览 0
提问于2020-05-14
得票数 0
2
回答
数据挖掘与机器
学习
的
区别
、
、
我是新来这个地区
的
。数据挖掘是指从数据中检索与数据模型相关
的
有用信息。机器
学习
寻求识别数据中
的
行为模式,并基于观察到
的
模式构建各种模型。
浏览 0
提问于2011-08-18
得票数 1
1
回答
资格跟踪
算法
,更新顺序
、
、
、
、
我正在阅读,并试图理解资格跟踪
算法
的
更新顺序。在
算法
1和2中,在更新资格跟踪之前更新权重。我想知道这个顺序是否正确(
算法
1中
的
第11和第12行,
算法
2
的
第12和第13行)。考虑到lambda=0
的
极端情况,参数不会被更新为初始状态-动作对(因为e仍然是0)。因此,我怀疑订单是否应该是相反
的
。 有人能澄清这一点吗?我发现这篇论文对
学习
强化
学习
领域有很大
的
指导
意义
,所
浏览 2
提问于2018-10-15
得票数 1
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1
回答
主题模型中
的
动态主题数量
、
、
、
我
的
目标是从文档中找到关键主题。为此,我计划使用lda。但在lda中,主题
的
数量应该是预先定义
的
,我相信如果来自其他领域
的
文档不在训练语料库中,它将不会给出适当
的
结果。有没有其他
的
解决方案?我
的
想法正确吗?
浏览 1
提问于2016-11-17
得票数 3
2
回答
强化
学习
是否适用于随机环境?
、
我有一个关于强化
学习
(RL)在我们试图解决
的
问题上
的
适用性
的
基本问题。据我所知,RL可以帮助
学习
如何玩游戏(比如下棋),也可以帮助机器人学会走路。但是所有的游戏都有规则,还有“购物车杆”( OpenAI Gym) --有一些“物理”规则控制着推车杆什么时候会翻倒。对于我们
的
问题,没有规则-环境变化随机(对产品
的
需求)。如果是这样的话-那什么能提高性能呢?进一步
的
细节:-从“环境”中唯一可以得到
的
两种刺激是
浏览 2
提问于2018-10-10
得票数 2
1
回答
向后边缘
的
目的是什么?
、
我正在
学习
福特富尔克森
算法
,我对向后边缘
的
用途以及它们如何帮助我们达到最大流量感到困惑。我看过几个不同
的
视频,并阅读了一些关于
算法
的
文档,但没有点击。也许这里的人可以用一种对我来说有
意义
的
方式来形容它!
浏览 0
提问于2015-12-05
得票数 2
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1
回答
为什么PAC
学习
侧重于假设类
的
可
学习
性而不是目标函数?
PAC
学习
的
定义大致是这一定义似乎并不雄心勃勃。在现实中,我更关心
的
是在绝对
意义
上很好地逼近目标函数,而不仅仅是近似它,我
的
假设类也能做到这一点。根据某种非免费午餐原则,很可能不可能对所有目标函数都这样做,所以我们需要对在一类目标函数上
学习
得很好
的
算法
感到
浏览 0
提问于2020-09-26
得票数 2
1
回答
选择最佳
的
特征子集
、
、
我想选择最好
的
特征子集,它区分了两个类,这些类被输入到我构建
的
统计框架中,在这个框架中,特性是不独立
的
。通过对机器
学习
中
的
特征选择方法
的
研究,发现机器
学习
的
特征选择方法可分为三大类:过滤器、包装器和嵌入式方法。滤波方法可以是单变量
的
,也可以是多元
的
。使用过滤器(多元)或包装方法确实有
意义
,因为我所理解
的
两个-as都在寻找最好
的
子集,但是,由于我没有使用分类器,那么
浏览 2
提问于2016-11-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
机器
学习
--找到界限
的
意义
是什么?
、
我目前正在大学
学习
机器
学习
,在
的
帮助下。我
学习
了PAC
学习
,Rademacher复杂性,增长函数和VC-维。纵观教科书和课程,我们似乎花了很多时间去寻找界限。 谢谢。
浏览 2
提问于2019-09-27
得票数 0
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2
回答
什么是热切/贪婪搜索
的
对立面?
因此,一个急切
的
搜索是你采取一个初步
的
解决方案,即使一个更好
的
解决方案就在这条路上。有这样
的
术语吗?
浏览 4
提问于2012-10-19
得票数 8
3
回答
用于
学习
非计算机科学/数学学位
算法
的
资源
我被要求推荐一种资源(在线、书籍或教程)来
学习
非计算机科学或数学专业
的
算法
(从麻省理工学院
算法
入门
的
意义
上讲)。显然,麻省理工学院
的
这本书太复杂了,一些较轻
的
处理方法(比如OReilly
的
算法
)似乎仍然需要你在
算法
分析方面有一些背景知识。是否有资源以一种没有理论计算机科学背景
的
开发人员会发现有用
的
方式来呈现材料?
浏览 1
提问于2010-10-13
得票数 12
回答已采纳
1
回答
在Mallet中使用预定义主题
、
、
我希望使用Mallet根据我定义
的
主题对不同
的
文档进行分类。我知道Mallet将首先确定主题,然后对文档进行分类,但我想跳过第一步,因为我已经有了一个主题列表,其中包含与它们相关联
的
单词。有没有办法使用我创建
的
预定义主题列表来使用Mallet对文档进行分类? 任何指导都是值得感谢
的
。谢谢!
浏览 0
提问于2014-10-18
得票数 1
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