Запитання з тегом «machine-learning»

Я запустив SVM проти заданого набору даних і зробив наступне спостереження: Якщо я зміню кількість функцій для побудови класифікатора, то кількість векторів підтримки в результаті також буде змінена. Мені хотілося б знати, як пояснити такий сценарій.

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick 

Примітка: це запитання є репостом, оскільки моє попереднє питання довелося видалити з юридичних причин. Порівнюючи PROC MIXED від SAS з функцією lmeз nlmeпакету в R, я натрапив на деякі досить заплутані відмінності. Більш конкретно, ступеня свободи в різних випробувань відрізняються між PROC MIXEDі lme, і я задавався питанням, чому. Почніть …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Припустимо, я будую модель прогнозування, де я намагаюся передбачити кілька подій (наприклад, як перекидання штампів, так і метання монети). Більшість алгоритмів, які мені знайомі з роботою лише з однією ціллю, тому мені цікаво, чи існує стандартний підхід до подібного роду речей. Я бачу два можливі варіанти. Мабуть, найбільш наївним підходом …

12 machine-learning  classification  predictive-models  multi-class 

У мене є кілька питань по приводу позначень , використовуваних в розділі 9.2 Відсутності початкового переваги будь-якого класифікатора в Дуда, хартії і Лелека розпізнаванню . Спочатку дозвольте процитувати якийсь відповідний текст із книги: Для простоти розглянемо двокатегорійну задачу, де навчальний набір складається з шаблонів та пов'язаних з ними міток категорії …

12 machine-learning 

У мене є 2 загальних / більше теоретичних питання. 1) Мені цікаво, як SVM обробляють змінні взаємодії під час побудови прогнозних моделей. Наприклад, якщо у мене є дві функції f1 і f2, і ціль залежить від f1, f2, і скажімо, f1 * f2 (або якась функція h (f1, f2)), чи …

12 machine-learning  predictive-models  svm  interaction 

Я намагаюся створити SVM з навчальних даних, де одна група представлена ​​більше, ніж інша. Однак групи будуть однаково представлені у кінцевих даних тесту. Тому я хотів би використовувати class.weightsпараметр e1071інтерфейсу пакету R, libsvmщоб збалансувати вплив двох груп на навчальні дані. Оскільки я не знав, як саме слід вказати ці ваги, …

12 r  machine-learning  svm 

Я хочу використовувати BIC для вибору моделі HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Отже, як я рахую кількість параметрів у моделі HMM. Розглянемо просту 2-державну HMM, де ми маємо такі дані: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 3 2 1 …

12 machine-learning  model-comparison  bic  hidden-markov-model 

Мене дуже цікавить потенціал статистичного аналізу для моделювання / прогнозування / оцінки функцій тощо. Однак я мало що про це знаю, і мої математичні знання все ще досить обмежені - я молодший студент з програмної інженерії. Я шукаю книгу, яка б почала мене починати з певних речей, про які я …

12 r  regression  machine-learning  references  simulation 

Контекст: Я програміст з деяким (напівзабутим) досвідом статистики з університетських курсів. Нещодавно я натрапив на http://akinator.com і провів деякий час, намагаючись зробити це невдалим. А хто не був? :) Я вирішив з’ясувати, як це може працювати. Після гуглінгу та читання пов’язаних публікацій блогу та додавання деяких моїх (обмежених) знань у …

12 machine-learning  naive-bayes 

Я працюю над невеликим корпусом тексту (200 М), який я хочу вивчити за допомогою кластерного аналізу. Які книги чи статті на цю тему ви б рекомендували?

12 machine-learning  references  clustering 

Чи завжди використання "варіативної" стосується оптимізації за допомогою варіативного висновку? Приклади: "Варіаційний автоматичний кодер" "Варіаційні баєсові методи" "Варіаційна група ренормалізації"

12 machine-learning  optimization  inference 

Я виконую експерименти над набором валідації EMNIST, використовуючи мережі з RMSProp, Adam та SGD. Я досягаю 87% точності за допомогою SGD (ступінь навчання 0,1) та випадання (0,1 випадання задачі), а також регуляризація L2 (1e-05 штраф). Перевіряючи таку саму точну конфігурацію з RMSProp та Адамом, а також початковий рівень навчання 0,001, …

12 machine-learning  optimization  sgd  adam 

Я ніколи не знаю, коли використовувати однокольорове кодування для не упорядкованих категоричних змінних, а коли не потрібно. Я використовую його, коли алгоритм використовує метрику відстані для обчислення подібності. Чи може хто-небудь дати загальне правило щодо того, які типи алгоритмів вимагатимуть, щоб не упорядковані категоричні ознаки були однокольоровими, а які - …

12 machine-learning  categorical-data  categorical-encoding  data-preprocessing 

Я хочу знати різницю між лінійною регресією у звичайному аналізі машинного навчання та лінійною регресією в умовах «глибокого навчання». Які алгоритми використовуються для лінійної регресії в умовах глибокого навчання.

12 regression  machine-learning  deep-learning 

І терміни "upsampling" і "transpose convolution" вживаються, коли ви робите "деконволюцію" (<- не гарний термін, але дозвольте мені тут його використовувати). Спочатку я думав, що вони означають те саме, але мені здається, що вони різні, після того, як я прочитав ці статті. хто-небудь може уточнити? Транспоніруйте згортання : схоже, ми …

12 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  transposed-convolution