คำถามติดแท็ก parameter

ลอจิกมักจะระบุว่าโดยการสร้างโมเดลความสามารถในการสรุปทั่วไปนั้นเพิ่มขึ้น ที่กล่าวว่าอย่างชัดเจนในบางจุดที่อยู่ภายใต้แบบจำลองทำให้แบบจำลองแย่ลงโดยไม่คำนึงถึงความซับซ้อนของข้อมูล คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าแบบจำลองของคุณมีสมดุลที่ถูกต้องและไม่รองรับข้อมูลที่โมเดลต้องการ? หมายเหตุ:นี่คือการติดตามคำถามของฉัน " ทำไม Overfitting Bad "

56 efficiency  algorithms  parameter 

ฉันได้พบว่าข้อตกลงดังกล่าวเป็นรูปแบบhyperparameterและรูปแบบพารามิเตอร์ที่ได้รับการใช้สลับกันบนเว็บโดยไม่ต้องชี้แจงก่อน ฉันคิดว่ามันไม่ถูกต้องและต้องการคำอธิบาย พิจารณารูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องเครื่องมือแยกประเภทหรือตัวจำแนกภาพที่ใช้ SVM / NN / NB อะไรคือhyperparametersและพารามิเตอร์ของรูปแบบ? โปรดยกตัวอย่างของคุณ

28 machine-learning  parameter  hyperparameter  language-model 

LDA มีพารามิเตอร์หลายตัวสองค่าการปรับเปลี่ยนหัวข้อที่ถูกชักจูง พารามิเตอร์อัลฟาและเบต้ามีส่วนร่วมใน LDA อย่างไร หัวข้อเปลี่ยนไปอย่างไรหากพารามิเตอร์อย่างใดอย่างหนึ่งหรือพารามิเตอร์อื่น ๆ เพิ่มขึ้นหรือลดลง? ทำไมถึงเป็น hyperparamters และไม่ใช่แค่พารามิเตอร์?

19 topic-model  lda  parameter 

ปิด คำถามนี้จะต้องมีมากขึ้นมุ่งเน้น ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้มุ่งเน้นที่ปัญหาเดียวโดยแก้ไขโพสต์นี้ ปิดให้บริการใน5 ปีที่ผ่านมา ดูเหมือนว่าภาษาส่วนใหญ่จะมีห้องสมุดคำนวณทางวิทยาศาสตร์จำนวนหนึ่ง Python มี Scipy Rust มี SciRust C++มีหลายอย่างรวมถึงViennaCLและArmadillo JavaมีJava NumericsและColtเช่นเดียวกับหลาย ๆ ไม่ต้องพูดถึงภาษาที่ชอบRและJuliaออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ด้วยตัวเลือกมากมายคุณจะเลือกภาษาที่ดีที่สุดสำหรับงานอย่างไร นอกจากนี้ภาษาใดที่จะเป็นคนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด? PythonและRดูเหมือนว่าจะมีแรงฉุดที่สุดในอวกาศ แต่ภาษาที่รวบรวมได้ดูเหมือนจะเป็นทางเลือกที่ดีกว่า และจะมีอะไรดีกว่านี้Fortranไหม ภาษาที่คอมไพล์ด้วยนอกจากนี้มักจะมีการเร่งความเร็วของ GPU ในขณะที่ตีความภาษาเช่นRและPythonไม่ ฉันควรคำนึงถึงอะไรเมื่อเลือกภาษาและภาษาใดให้ความสมดุลของยูทิลิตี้และประสิทธิภาพที่ดีที่สุด มีภาษาใดบ้างที่มีทรัพยากรการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญที่ฉันพลาดไป

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system