Запитання з тегом «classification»

Друге питання полягає в тому, що я виявив, що в дискусії десь в Інтернеті говорив про "контрольовану кластеризацію", наскільки я знаю, кластеризація без нагляду, тож який саме сенс стоїть під "контрольованим кластеризацією"? Яка різниця щодо "класифікації"? Про це багато посилань: http://www.cs.uh.edu/docs/cosc/technical-reports/2005/05_10.pdf http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0427.pdf http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/supervid_clustering_finley_joachims_icml05.pdf http://www.public.asu.edu/~kvanlehn/Stringent/PDF/05CICL_UP_DB_PWJ_KVL.pdf http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/366.pdf http://www.cs.cornell.edu/~tomf/publications/supervid_kmeans-08.pdf http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume6/daume05a/daume05a.pdf тощо ...

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

Я маю справу з проблемою виявлення шахрайства (як кредитно-рахунковий). Як такий, існує сильно незбалансований зв’язок між шахрайськими та не шахрайськими спостереженнями. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html надає чудовий огляд різних класифікаційних показників. Precision and Recallабо kappaобидва здаються хорошим вибором: Одним із способів обґрунтувати результати таких класифікаторів є порівняння їх з результатами базових класифікаторів та …

22 classification  unbalanced-classes  precision-recall  cohens-kappa  model-evaluation 

Це запитання було перенесено із переповнення стека, оскільки на нього можна відповісти на перехресному підтвердженні. Мігрували 5 років тому . Я читав інші теми про графіки часткової залежності, і більшість з них стосується того, як ви насправді побудуєте їх за допомогою різних пакетів, а не як ви можете їх точно …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

Я хочу моделювати логістичну регресію з незбалансованими даними (9: 1). Я хотів спробувати параметр ваг у glmфункції у R, але я не на 100% впевнений, що це робить. Скажімо, моя вихідна змінна c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). тепер я хочу надати «1» вагу в 10 разів більше. тому я навожу аргумент ваг weights=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,10). Коли …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

По суті, моє питання полягає в тому, що в багатошарових перцептронах персептрони використовуються з функцією активації сигмоїдів. Так що в правилі поновлення у обчислюється якy^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp⁡(−wTxi)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} Чим цей «сигмоїдний» Перцепцепрон відрізняється від логістичної регресії тоді? Я б сказав , що одношаровий персептрон сигмовидної еквівалентно логістичної регресії в тому …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

Мені хотілося б знати, чи існує код для підготовки звивистої нейронної мережі для класифікації часових рядів. Я бачив декілька останніх робіт ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ), але я не впевнений, чи існує щось, чи я маю це кодувати самостійно.

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

Чи можна контролювати вартість помилкової класифікації в пакеті R randomForest ? У моїй власній роботі хибні негативи (наприклад, помилки, що у людини може бути захворювання) набагато дорожчі, ніж помилкові позитиви. Пакет rpart дозволяє користувачеві контролювати витрати на помилкову класифікацію, визначаючи матрицю втрат, щоб по-різному визначити неправильні класифікації. Чи існує щось …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

На сторінці 204, розділ 4, "Розпізнавання образів та машинне навчання" від Bishop є зображення, де я не розумію, чому рішення "Найменший квадрат" дає тут погані результати: У попередньому параграфі було сказано про те, що рішення з найменшими квадратами не мають надійності для людей, що випадають, як ви бачите на наступному …

21 classification  least-squares 

Існує багато ситуацій, коли ви можете тренувати кілька різних класифікаторів або використовувати кілька різних методів вилучення ознак. У літературі автори часто наводять середню помилку класифікації для набору випадкових розщеплень даних (тобто після подвійної вкладеної перехресної перевірки), а іноді також дають розбіжності щодо помилки щодо розщеплення. Однак цього самостійно недостатньо, щоб …

21 classification  statistical-significance 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Мені хотілося б знати, чи є якісь / якісь переваги використання стратифікованого вибірки замість випадкової вибірки під час поділу оригінального набору даних на навчальний та тестовий набір для класифікації. Крім того, чи вводить стратифікований вибірковий отвір більше класифікації в класифікатор, ніж випадковий вибірки Додаток, для якого я хотів би використовувати …

21 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

Я шукаю класифікаторів, які виводять ймовірності того, що приклади належать до одного з двох класів. Я знаю логістичну регресію та наївний Байєс, але чи можете ви сказати мені про інших, які працюють аналогічно? Тобто класифікатори, які передбачають не класи, до яких належать приклади, а ймовірність того, що приклади підходять до …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

Чи є спосіб перевірити лінійну відокремленість двокласного набору даних у великих розмірах? Мої вектори функцій 40-довгі. Я знаю, що я завжди можу проводити експерименти з логістичною регресією та визначати швидкість поштовху проти помилкової тривоги, щоб зробити висновок, чи є два класи лінійно відокремленими чи ні, але було б добре знати, …

20 machine-learning  classification 

Чи може хтось вказати мені на опитувальний документ на тему "Великі , малі n " результати? Мене цікавить, як ця проблема проявляється в різних контекстах дослідження, наприклад, регресія, класифікація, тест Готелінга тощо .pppннn

20 regression  classification  multivariate-analysis 

У цій статті автор пов'язує лінійний дискримінантний аналіз (LDA) з аналізом основних компонентів (PCA). Зі своїми обмеженими знаннями я не в змозі простежити, як LDA може бути дещо схожим на PCA. Я завжди вважав, що LDA - це форма алгоритму класифікації, схожа на логістичну регресію. Я буду вдячний за допомогу …

20 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  canonical-correlation