Запитання з тегом «classification»

Класифікатори Naive Bayes - популярний вибір для класифікаційних проблем. Є багато причин для цього, зокрема: "Zeitgeist" - широке усвідомлення після успіху спам-фільтрів близько десяти років тому Легко писати Модель класифікатора швидко будується Модель можна модифікувати новими навчальними даними без необхідності її перебудови Однак вони "наївні" - тобто вони вважають, що …

38 classification  naive-bayes 

У класифікаційних роботах ImageNet коефіцієнт помилок топ-1 та топ-5 є важливими одиницями для вимірювання успішності деяких рішень, але які показники помилок? У класифікації ImageNet з глибокими згортковими нейронними мережами Крижевського та ін. кожне рішення, засноване на одній єдиній CNN (стор. 7), не має кращих 5 помилок, тоді як у тих, …

38 classification  neural-networks  error  measurement-error  image-processing 

Як я можу використовувати вбудовуване слово для зіставлення документа на функціональний вектор, придатний для використання під контролем навчання? Слово вкладення відображає кожне слово до вектору , де деякі не дуже велика кількість (наприклад, 500). Популярні вбудовані слова включають word2vec та Glove .шшwv ∈ Rгv∈Rгv \in \mathbb{R}^dггd Я хочу застосувати контрольоване …

38 classification  natural-language  supervised-learning  word2vec  word-embeddings 

Я працюю над набором даних з 200 000+ зразків і приблизно 50 особливостей на вибірку: 10 безперервних змінних, а інші ~ 40 - категоричні змінні (країни, мови, наукові галузі тощо). Для цих категоричних змінних у вас є, наприклад, 150 різних країн, 50 мов, 50 наукових галузей тощо ... Поки мій …

37 machine-learning  classification  categorical-data  random-forest  many-categories 

Мій набір даних невеликий (120 зразків), проте кількість функцій велика варіюється від (1000-200 000). Хоча я роблю підбір функцій, щоб вибрати підмножину функцій, це все одно може бути надмірним. Перше моє запитання - як SVM справляється із переозброєнням, якщо взагалі. По-друге, коли я детальніше вивчаю питання про перевиконання у випадку …

37 classification  svm 

Я намагаюся обернути голову навколо статистичної різниці між лінійним дискримінантним аналізом та логістичною регресією . Чи правильно я розумію, що для задачі класифікації двох класів LDA прогнозує дві функції нормальної щільності (по одній для кожного класу), яка створює лінійну межу, де вони перетинаються, тоді як логістична регресія лише передбачає функцію …

36 regression  logistic  classification  discriminant-analysis 

У мене є набір даних, для якого у мене є кілька наборів двійкових міток. Для кожного набору міток я готую класифікатор, оцінюючи його за допомогою перехресної перевірки. Я хочу зменшити розмірність за допомогою аналізу основних компонентів (PCA). Моє запитання: Чи можливо зробити PCA один раз для всього набору даних, а …

35 machine-learning  classification  pca  cross-validation 

Я отримав сценарій R від когось, щоб запустити випадкову лісову модель. Я змінив і запустив його з деякими даними про співробітників. Ми намагаємось передбачити добровільні розлуки. Ось додаткова інформація: це класифікаційна модель: 0 = перебування працівника, 1 = працівник припинено, зараз ми дивимося лише на десяток змінних прогнозів, дані "незбалансовані", …

35 r  classification  error  random-forest 

Що таке вільно доступний набір даних для класифікації з більш ніж 1000 ознаками (або зразкові точки, якщо вони містять криві)? Вже існує спільнота вікі про безкоштовні набори даних: Розміщення вільно доступних зразків даних Але тут було б непогано мати більш цілеспрямований список, який можна зручніше використовувати , також я пропоную …

35 machine-learning  classification  dataset  large-data 

У недавньому призначенні нам сказали використовувати PCA на цифрах MNIST, щоб зменшити розміри з 64 (8 x 8 зображень) до 2. Потім нам довелося кластеризувати цифри за допомогою Гауссової моделі суміші. PCA, що використовує лише 2 основних компоненти, не дає чітких кластерів, і в результаті модель не в змозі створити …

34 classification  clustering  pca  dimensionality-reduction  tsne 

У мене виникають труднощі з розумінням того, як інтерпретувати вихідний показник важливості з пакету Random Forest. Середнє зниження точності зазвичай характеризується як "зниження точності моделі від перестановки значень у кожній функції". Це твердження про функцію в цілому або про конкретні значення в межах функції? В будь-якому випадку, чи означає середнє …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

Дорогі всі - я помітив щось дивне, чого я не можу пояснити, чи не так? Підсумовуючи: ручний підхід до обчислення довірчого інтервалу в моделі логістичної регресії та функції R confint()дають різні результати. Я пережив прикладну логістичну регресію Hosmer & Lemeshow (2-е видання). У 3-й главі є приклад обчислення коефіцієнта шансів …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Хтось може сказати мені, що розуміється під фразою «слабкий учень»? Це має бути слабкою гіпотезою? Мене плутає зв’язок між слабким учнем та слабким класифікатором. Обидва однакові чи є якась різниця? У AdaBoost алгоритму T=10. Що мається на увазі під цим? Чому ми обираємо T=10?

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

Чи популярна реалізація умовних випадкових полів у Python ? Я не можу знайти те, що широко використовується і популярне!

32 machine-learning  classification  python  conditional-random-field 

Я програміст, що не має статистичної інформації, і зараз я розглядаю різні методи класифікації для великої кількості різних документів, які я хочу класифікувати за заздалегідь визначеними категоріями. Я читав про kNN, SVM та NN. Однак у мене є проблеми з початком роботи. Які ресурси ви рекомендуєте? Я дуже добре знаю …

32 classification  information-retrieval  text-mining