Запитання з тегом «machine-learning»

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 

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 

Я кластеризую розподіл ймовірностей, використовуючи алгоритм розповсюдження афінності , і я планую використовувати дивергенцію Дженсена-Шеннона як мій показник відстані. Чи правильно використовувати JSD як відстань, або JSD у квадраті? Чому? Які відмінності випливали б із вибору того чи іншого?

15 machine-learning  clustering  entropy  distance-functions 

Що ви думаєте про застосування методів машинного навчання, як-от випадкові ліси чи санкціоновані регресії (з покаранням L1 або L2, або їх комбінація) у невеликих вибіркових клінічних дослідженнях, коли метою є виділення цікавих прогнозів у контексті класифікації? Це не питання щодо вибору моделі, а також не питання про те, як знайти …

15 machine-learning  feature-selection 

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 

У мене є набір даних, що включає попит на кілька товарів (1200 товарів) за 25 періодів, і мені потрібно передбачити попит кожного товару на наступний період. Спочатку я хотів використовувати ARIMA та тренувати модель для кожного продукту, але через кількість продуктів та налаштування параметрів (p, d, q) це забирає багато …

15 machine-learning  time-series  arima 

Коли ми заглиблюємось у літературу про нейронні мережі , ми дістаємо ідентифікацію інших методів з нейроморфними топологіями ("Нейромережеві" архітектури). І я не кажу про теорему універсального наближення . Приклади наведені нижче. Потім мене змушує замислитися: що таке визначення штучної нейронної мережі? Здається, його топологія охоплює все. Приклади: Однією з перших …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

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 

Запитання Це залежить від того, чи є дерево дрібним чи глибоким? Або ми можемо сказати це незалежно від глибини / рівнів дерева? Чому ухил низький і дисперсія висока? Будь-ласка, поясніть інтуїтивно та математично

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

З цього моменту ми починаємо класифікувати багатошарові нейронні мережі як глибокі нейронні мережі або викласти його по-іншому: "Яка мінімальна кількість шарів у глибокій нейронній мережі?"

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

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 намагаюся зрозуміти інтуїцію, що стоїть за SVM ядра. Тепер я розумію, як працює лінійна SVM, завдяки якій приймається лінія рішення, яка розбиває дані якнайкраще. Я також розумію принцип переносу даних у простор більш високого розміру, і як це може полегшити пошук лінійної лінії рішення у цьому новому просторі. Я …

15 machine-learning  svm  kernel-trick 

У мене є конкретне питання щодо валідації в дослідженні машинного навчання. Як ми знаємо, режим машинного навчання просить дослідників підготувати свої моделі на навчальних даних, вибирати з кандидатських моделей за допомогою набору перевірок та повідомляти про точність на тестовому наборі. У дуже жорсткому дослідженні тестовий набір можна використовувати лише один …

15 machine-learning  cross-validation  reproducible-research