Запитання з тегом «classification»

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

TLDR: Мій набір даних досить малий (120) зразків. Коли я роблю 10-кратну перехресну перевірку, чи повинен я: Зберіть результати з кожної тестової складки, об'єднайте їх у вектор, а потім обчисліть помилку на цьому повному векторі прогнозів (120 зразків)? Або я повинен замість цього обчислити помилку на результатах, які я отримую …

15 classification  cross-validation  small-sample 

Я вивчаю курс машинного навчання, а слайди лекцій містять інформацію, що мені суперечить рекомендованій книзі. Проблема полягає в наступному: є три класифікатори: класифікатор A, що забезпечує кращі показники роботи в нижньому діапазоні порогів, класифікатор B, що забезпечує більш високу продуктивність у більш високому діапазоні порогів, класифікатор C, що ми отримуємо, …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

Мені потрібно навчити лінійний класифікатор на своєму ноутбуці із сотнями тисяч точок даних та близько десяти тисяч функцій. Які мої варіанти? Який стан сучасної проблеми для цього типу? Схоже, стохастичний градієнтний спуск є перспективним напрямком, і я відчуваю, що це найсучасніший: "Пегасос: первинна оцінка суб-GrAdient SOlver для SVM" Шай Шалев-Шварц, …

15 classification 

Я новачок у машинному навчанні. На даний момент я використовую класифікатор Naive Bayes (NB), щоб класифікувати невеликі тексти у 3-х класах як позитивні, негативні чи нейтральні, використовуючи NLTK та python. Провівши деякі тести, з набором даних, що складається з 300 000 екземплярів (16 924 позитивні, 7 477 негативів і 275 …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

Який найкращий класичний класифікатор 2-го класу? Так, я думаю, це питання про мільйон доларів, і так, я знаю, що немає теореми про безкоштовний обід , і я також прочитав попередні питання: Який найкращий класичний класифікатор 2-х класів для вашої програми? і Найгірший класифікатор І все-таки мені цікаво читати більше на …

15 machine-learning  classification  references 

Припустимо, у них є часовий ряд, з якого можна проводити різні вимірювання, такі як період, максимум, мінімум, середній рівень тощо, а потім використовувати їх для створення синусоїди з однаковими атрибутами, чи є якісь статистичні підходи, які можна використати кількісно наскільки тісно відповідають фактичні дані передбачуваній моделі? Кількість точок даних у …

15 time-series  classification 

Закрито . Це питання ґрунтується на думці . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб на нього можна було відповісти фактами та цитатами, відредагувавши цю публікацію . Закрито 3 роки тому . Правила: один класифікатор на відповідь голосуйте, якщо ви згодні знижувати / видаляти дублікати. помістіть …

15 machine-learning  classification  application 

Я не знайшов задовільної відповіді на це від Google . Звичайно, якщо у мене є дані мільйонів, то глибоке навчання - це спосіб. І я читав, що коли у мене немає великих даних, то, можливо, краще використовувати інші методи в машинному навчанні. Причина - це надмірна відповідність. Машинне навчання: тобто …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

У своєму проекті я хочу створити логістичну регресійну модель для прогнозування бінарної класифікації (1 або 0). У мене 15 змінних, 2 з яких категоричні, а решта - це суміш безперервних та дискретних змінних. Для того, щоб відповідати моделі логістичної регресії, мені порадили перевірити наявність лінійної відокремленості за допомогою SVM, перцептрон …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

Я програмний інженер, який працює над машинним навчанням. З мого розуміння, лінійна регресія (наприклад, OLS) та лінійна класифікація (наприклад, логістична регресія та SVM) роблять прогноз на основі внутрішнього добутку між тренованими коефіцієнтами та змінними характеристик → x :ш⃗ ш→\vec{w}х⃗ х→\vec{x} у^= f( ш⃗ ⋅ x⃗ ) = f( ∑iшiхi)у^=f(ш→⋅х→)=f(∑iшiхi) \hat{y} …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

Я бачив різні показники помилок, що використовуються в змаганнях Kaggle: середньоквадратичний, середній-квадратний, AUC серед інших. Яке загальне правило щодо вибору метрики помилок, тобто як ви можете знати, який показник помилки використовувати для даної проблеми? Чи є вказівки?

15 machine-learning  classification  error 

З огляду на послідовність входів, мені потрібно визначити, чи має ця послідовність певне бажане властивість. Властивість може бути лише істинною або хибною, тобто є лише два можливі класи, до яких може належати послідовність. Точний взаємозв'язок між послідовністю та властивістю незрозумілий, але я вважаю, що це дуже послідовно і має піддаватися …

15 machine-learning  classification  modeling 

Я намагаюся зрозуміти криву точності відкликання, я розумію, що таке точність і відкликання, але те, що я не розумію, це "базове" значення. Я читав це посилання https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ і я не розумію базову частину, як показано в "Кривій точності нагадування ідеального класифікатора", що це робить? і як це ми обчислимо? Це …

15 r  machine-learning  classification  precision-recall 

Оскільки алгоритм дерева рішень розділяється на атрибут на кожному кроці, максимальна глибина дерева рішень дорівнює кількості атрибутів даних. Це правильно?

14 classification  cart