問題タブ [machine-learning]

私は、簡単な計算のために、Windows で利用できるデバイス ドライバーの数を見積もろうとしています。収集されたデータのサイズと、ドライバーの統計分析を行うために必要な処理能力の観点から、何が必要かを理解しようとしています。

誰にも参考文献はありますか？アイデア？この時点で、知識に基づいた推測は大歓迎です。

次のコードをよりPythonicにする方法を教えてください。

コードは正しいです。完全開示 -この機械学習コースの配付資料 #4 の問題 1bです。ロジスティック仮説を適合させるために、2 つのデータセットに対してニュートンのアルゴリズムを使用することになっています。しかし、彼らはmatlabを使用しており、私はscipyを使用しています

たとえば、私が持っている 1 つの質問は、1 つの値を 0.0 に初期化するまで、行列を整数に丸め続けることです。より良い方法はありますか？

ありがとう

Javaでk-meansアルゴリズムをプログラムしようとしています。いくつかの配列を計算しました。各配列にはいくつかの係数が含まれています。このすべてのデータをグループ化するには、k-meansアルゴリズムを使用する必要があります。このアルゴリズムの実装を知っていますか？

ありがとう

私はサポートベクターマシンの基本を理解しようとしており、多くのオンライン記事をダウンロードして読んでいます。しかし、それでもそれを把握することはできません。

何かあれば知りたいのですが

• 素敵なチュートリアル
• 理解に使用できるサンプルコード

または何か、あなたが考えることができ、それは私がSVMの基本を簡単に学ぶことを可能にするでしょう。

PS：私はどういうわけかPCA（主成分分析）を学ぶことができました。ところで、皆さんは私が機械学習に取り組んでいると推測しているでしょう。

相互情報量利得を分割関数として使用して、バイナリ分類ツリーを構築しています。ただし、トレーニング データは少数のクラスに偏っているため、各トレーニング例を逆クラス頻度で重み付けすることをお勧めします。

トレーニング データに重みを付けるにはどうすればよいですか? エントロピーを推定する確率を計算する場合、加重平均を使用しますか?

編集:重みを使用したエントロピーの式が欲しいです。

RにSVMがあり、このマシンの分類空間をプロットしたいと思います。インターネットでいくつかの例を見つけましたが、それらを理解できないようです。

私のRスクリプトは次のとおりです。

plotコマンドを動作させることができません。このようなグラフが欲しいですhttp://bm2.genes.nig.ac.jp/RGM2/R_current/library/e1071/man/images/plot.svm_001.png

カーネルのトリックは、非線形の問題を線形の問題にマッピングします。

私の質問は:
1. 線形問題と非線形問題の主な違いは何ですか? これら 2 つのクラスの問題の違いの背後にある直感は何ですか? また、カーネルのトリックは、非線形問題で線形分類器を使用するのにどのように役立ちますか?
2. 2 つのケースで内積が重要なのはなぜですか?

ありがとう。

チェスエンジンを実装するのはどれほど難しいのだろうと思っています。オープンソースの実装は既にありますか?

与えられたボード コンステレーションのスコアリング関数と、いくつかの可能性のある将来のボード コンステレーションを探索する非常に高速な方法が必要なようです。もちろん、可能な将来のすべての動きを調査することは不可能であるため、最も有望な動きを貪欲に追跡するか、シミュレーテッド アニーリングなどの近似手法を使用して可能性の高い動きを確率的に追跡することができます。

それは機械学習の大学院生プロジェクトの範囲内だと思いますか?学生が使用できるオープンソースの実装があったと仮定すると、それは特定の図に対して次の可能な動きを返すなどの基本的なことを行いますか? おそらく難しすぎる？

さまざまなチームがチェス エンジンで作業し、互いに対戦させるのは楽しいプロジェクトになるでしょう...

手書き認識のための特定のアルゴリズムはありますか? アルゴリズムは手書きの手紙を認識する必要があります。

誰でも助けることができれば、事前に大歓迎です。

ありがとうございました

かなり一般的な状況です、私は賭けます。あなたはブログやニュースサイトを持っていて、たくさんの記事やブログ、またはあなたがそれらと呼んでいるものがあり、それぞれの下部に、関連しているように見える他の人を提案したいと思います。

各アイテムに関するメタデータはほとんどないと仮定しましょう。つまり、タグやカテゴリはありません。タイトルと著者名を含む、1つの大きなテキストの塊として扱います。

関連する可能性のあるドキュメントをどのように見つけますか？

私は実際のアルゴリズムに興味があり、すぐに使えるソリューションではありませんが、rubyやpythonで実装されているものを調べたり、mysqlやpgsqlに依存したりしても大丈夫です。

編集：現在の答えはかなり良いですが、もっと見たいです。たぶん、1つか2つのもののためのいくつかの本当に裸のサンプルコード。