Запитання з тегом «machine-learning»

У мене є декілька тісно пов’язаних питань щодо слабких учнів, що навчаються в ансамблі (наприклад, стимулювання). Це може здатися німим, але які переваги використання слабких на відміну від сильних учнів? (наприклад, чому б не підсилити "сильні" методи навчання?) Чи є якась "оптимальна" сила для слабких учнів (наприклад, зберігаючи всі інші …

22 machine-learning  boosting  ensemble 

Хтось намагався прогнозувати часові ряди, використовуючи регресію вектора підтримки? Я розумію, що підтримують векторні машини підтримки і частково розуміють регресію векторів підтримки, але не розумію, як їх можна використовувати для моделювання часових рядів, особливо багатоваріантних часових рядів. Я спробував прочитати кілька робіт, але вони занадто високі. Чи може хтось просто …

22 time-series  machine-learning  svm 

Щоб проілюструвати моє запитання, припустимо, що у мене є навчальний набір, де вхід має ступінь шуму, але вихід, наприклад, не має; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : [3.0] тут вихід …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

Коли ми повинні дискретизувати / бін незалежні змінні / функції, а коли не слід? Мої спроби відповісти на питання: Взагалі, ми не повинні бініти, оскільки бінінг втратить інформацію. Бінінг насправді збільшує ступінь свободи моделі, тому можливе сприятливе пристосування після бінінгу. Якщо у нас є модель "з великим ухилом", бінінг може …

22 machine-learning  continuous-data  feature-construction  binning 

Я любитель програмування та машинного навчання. Лише кілька місяців тому я почав вивчати програмування машинного навчання. Як і багато хто, хто не має кількісного наукового досвіду, я також почав дізнаватися про ML, познайомившись з алгоритмами та наборами даних у широко використовуваному пакеті ML (caret R). Ще деякий час я читав …

22 machine-learning 

Я здійснюю еластичну чисту логістичну регресію на наборі даних охорони здоров’я, використовуючи glmnetпакет в R, вибираючи значення лямбда по сітці від 0 до 1. Мій скорочений код нижче:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, family="binomial", lambda.min.ratio=.001) }) for (i in 1:11) {print(min(elasticnet[[i]]$cvm))} яка виводить середню перехресну …

22 machine-learning  cross-validation  glmnet  elastic-net 

Я хочу краще зрозуміти пакети R Larsі Glmnet, які використовуються для вирішення задачі Лассо: (проpзмінні таNзразків, див.www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdfна сторінці 3)м я н( β0β) ∈ Rр + 1[ 12 Н∑i = 1N( уi- β0- хТiβ)2+ λ | | β| |л1]мiн(β0β)∈Rp+1[12N∑i=1N(уi-β0-хiТβ)2+λ||β||л1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} \left[\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\beta_0-x_i^T\beta)^2 + \lambda||\beta ||_{l_{1}} \right]pppNNN Тому я застосував їх …

22 r  regression  machine-learning  lasso  regularization 

Я хочу виконати кластеризацію K-засобів на об'єктах, які у мене є, але об'єкти не описуються як точки в просторі, тобто за objects x featuresнабором даних. Однак я в змозі обчислити відстань між будь-якими двома об’єктами (воно засноване на функції подібності). Отже, я розпоряджаюсь матрицею відстані objects x objects. Я раніше …

22 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  distance 

Погравши занадто багато Angry Birds, я почав дотримуватися власних стратегій. Виявляється, я розробив дуже специфічний підхід до отримання 3 зірок на кожному рівні. Це змусило мене замислитися над проблемами розвитку системи машинного навчання, яка б змогла грати Angry Birds. Взаємодія з грою та запуск птахів є тривіальною. Але одне питання, …

22 machine-learning  reinforcement-learning 

Я розумію, що при машинному навчанні це може бути проблемою, якщо ваш набір даних має дуже корельовані функції, оскільки вони ефективно кодують ту саму інформацію. Нещодавно хтось зазначав, що коли ви робите одноразове кодування за категоріальною змінною, ви отримуєте корельовані функції, тому вам слід відкинути один із них як "посилання". …

22 regression  machine-learning  categorical-data  discrete-data  categorical-encoding 

Фон: Так, для обмеження ваг нейронної мережі МОЖЕ бути використана обмежена машина Больцмана (БРМ). Також його можна використовувати "пошарово" шляхом побудови глибокої мережі вірування (тобто тренування -го шару на верхньому ( n - 1 ) -го шару, а потім для підготовки -й шар у верхній частині -го шару, промийте і …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

На основі мало знань, які я маю щодо методів MCMC (ланцюг Маркова Монте-Карло), я розумію, що відбір проб є важливою частиною вищезгаданої методики. Найпоширенішими методами відбору проб є Гамільтоніан та Метрополіс. Чи є спосіб використовувати машинне навчання або навіть глибоке навчання для побудови більш ефективного пробника MCMC?

21 machine-learning  mcmc  monte-carlo  markov-process 

Я розумію, що навіть якщо в відповідності з належною перехресної процедурою вибору перевірки і моделі, перенавчання буде , якщо один шукає в моделі досить важко , якщо накласти обмеження на складності моделі, період. Крім того, часто люди намагаються навчитися штрафувати щодо складності моделі з даних, що підриває захист, який вони …

21 machine-learning  cross-validation  goodness-of-fit  scikit-learn  caret 

Я читав звіт про переможне рішення конкурсу Kaggle ( Класифікація зловмисних програм ). Звіт можна знайти у цьому дописі на форумі . Проблема була проблемою класифікації (дев'ять класів, метрика - логарифмічна втрата) із 10000 елементами в наборі поїздів, 10000 елементами в тестовому наборі. Під час змагань моделі оцінювались проти 30% …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

Для простоти, скажімо, я працюю на класичному прикладі спам / не-спам-листів. У мене є набір 20000 електронних листів. З них я знаю, що 2000 - це спам, але я не маю жодного прикладу не-спам-листів. Я хотів би передбачити, чи залишилися 18000 спамом чи ні. В ідеалі результат, який я шукаю, …

21 machine-learning  predictive-models  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised