Запитання з тегом «machine-learning»

Я усвідомлюю, що в моделі прискорення дерев є 3 параметри настройки, тобто кількість дерев (кількість ітерацій) параметр усадки кількість розщеплень (розмір кожного складового дерева) Моє запитання: як для кожного з параметрів настройки я повинен знайти його оптимальне значення? А який метод? Зауважте: параметр усадки та кількість параметрів дерев працюють разом, …

9 machine-learning  cross-validation  computational-statistics  boosting  gbm 

Я хочу передбачити групи предметів, які хтось придбає ... тобто у мене є декілька змінних, що залежать від коліна. Замість того, щоб будувати 7 або більше незалежних моделей, щоб передбачити ймовірність того, що хтось купить кожен із 7 предметів, а потім поєднати результати, які методи я повинен розглянути, щоб мати …

9 r  machine-learning  multivariate-analysis 

Типовим підходом до вирішення проблеми класифікації є визначення класу кандидатних моделей, а потім проведення вибору моделі за допомогою певної процедури, наприклад перехресної перевірки. Зазвичай вибирають модель з найбільшою точністю або якусь пов'язану функцію, що кодує конкретну інформацію про проблему, наприклад .FβFβ\text{F}_\beta Припустимо, що кінцевою метою є створення точного класифікатора (де …

9 machine-learning  model-selection  error  scoring-rules 

У мене є багато супутникових растрових зображень, доступних від різних датчиків. З них грубіші мають дуже рясну часову роздільну здатність. Растри середньої роздільної здатності, як правило, мають менші дати придбання, але все ще доступна деяка ступінь інформації. Більш точна роздільна здатність має дуже низький часовий дозвіл, який охоплює від 2 …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  multivariate-regression 

Запитання : Чи встановлена ​​нижче схема розумної реалізації моделі прихованого Маркова? У мене є набір даних 108,000спостережень (за 100 днів) і приблизно 2000подій протягом усього періоду спостереження. Дані виглядають як на малюнку нижче, де спостерігається змінна може приймати 3 дискретні значення[ 1 , 2 , 3 ][1,2,3][1,2,3]і червоні стовпці виділяють …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  markov-chain  hidden-markov-model 

Масштабовані алгоритми машинного навчання, схоже, гудуть сьогодні. Кожна компанія не обробляє великих даних . Чи є підручник, в якому йдеться про те, які алгоритми машинного навчання можна масштабувати, використовуючи паралельні архітектури, такі як Map-Reduce, а які не можуть? Або якісь відповідні папери?

9 machine-learning  large-data 

Це може бути дурним питанням, але коли генерувати модель з обережністю та використовувати щось на кшталт LOOCVабо (навіть більше, до речі) LGOCV, яка користь від розбиття даних на поїзди та тестові набори, якщо це по суті те, що крос перехресної перевірки все одно? Я прочитав деякі пов'язані з цим питання, …

9 r  machine-learning  cross-validation  caret 

Я намагаюся зрозуміти, як ЛДА «вписується» в інші контрольовані методи навчання. Я вже читав тут деякі з LDA-есків про LDA. Я вже знайомий з перцептроном, але зараз лише вивчаю LDA. Як LDA «вписується» в сімейство алгоритмів навчання під контролем? Які можуть бути його недоліки в порівнянні з іншими методами, і …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning 

Я вивчаю різні методи точкового оцінювання і читаю, що при використанні оцінок MAP проти ML, коли ми використовуємо "єдиний попередній", оцінки однакові. Чи може хтось пояснити, що таке "рівномірний" пріоритет, і навести кілька (простих) прикладів, коли оцінки MAP та ML будуть однаковими?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Які зв’язки та відмінності між статистичною теорією навчання та теорією обчислювального навчання ? Вони приблизно однієї теми? Вирішуйте ті самі проблеми і використовуйте ті самі методи? Наприклад, перший говорить, що це теорія передбачення (регресія, класифікація, ...).

9 machine-learning  statistical-learning  artificial-intelligence 

Я не впевнений, чи повністю це питання тут підходить, якщо ні, видаліть. Я студент економіки. Для проекту, який досліджує проблеми соціального страхування, я маю доступ до великої кількості звітів про адміністративні справи (> 200 тис.), Які стосуються оцінки відповідності. Ці звіти, можливо, можуть бути пов'язані з окремою адміністративною інформацією. Я …

9 machine-learning  data-mining  econometrics  text-mining  natural-language 

Мене цікавить зв'язування записів у двох наборах даних за прізвищем, прізвищем та роком народження. Чи можна це зробити за допомогою алгоритму ЕМ, і якщо так, то як? Розглянемо наступний запис у 1-му як приклад: Карл Маккарті, 1967 рік. Я прошу пошук усіх записів у другому наборі даних і призначу відстань …

9 machine-learning  stata  expectation-maximization  record-linkage  perl 

Як можна визначити оптимальну швидкість навчання для градієнтного спуску? Я думаю, що я міг би автоматично його відрегулювати, якщо функція витрат поверне більше значення, ніж у попередній ітерації (алгоритм не збіжиться), але я не дуже впевнений, яке нове значення воно має прийняти.

9 regression  machine-learning  gradient-descent 

Я читав цю книгу Розпізнавання образів та машинне навчання Бішопа. У мене була плутанина, пов'язана з виведенням лінійної динамічної системи. У LDS ми припускаємо, що латентні змінні є безперервними. Якщо Z позначає латентні змінні, а X - спостережувані змінні р (zн|zn - 1) = N(zн| Аzn - 1, τ)p(zн|zн-1)=N(zн|Аzн-1,τ)p(z_n|z_{n-1}) = …

9 machine-learning  linear-model  kalman-filter  pattern-recognition  graphical-model 

Розглянемо проблему спільної фільтрації. У нас є матрицяММM розміру # користувачі * #items. Мi , j= 1Мi,j=1M_{i,j} = 1 якщо користувачеві мені подобається предмет j, Мi , j= 0Мi,j=0M_{i,j} = 0 якщо користувач мені не подобається пункт j і Мi , j= ?Мi,j=?M_{i,j}=?якщо немає даних про (i, j) пари. Ми …

9 machine-learning  recommender-system  matrix-decomposition