Запитання з тегом «machine-learning»

Налаштування Багато алгоритмів працюють на одному відношенні або таблиці, в той час як багато реальних баз даних зберігають інформацію в декількох таблицях (Domingos, 2003). Запитання Які види алгоритмів добре навчаються з декількох (реляційних) таблиць. Зокрема, мене цікавлять алгоритми, застосовні до задач регресії та класифікації (не орієнтовані на мережевий аналіз, наприклад, …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

В оригінальній статті pLSA автор Томас Гофман провів паралель між структурами даних pLSA та LSA, яку я хотів би обговорити з вами. Фон: Здійснюючи натхнення для отримання інформації, припустимо, у нас є колекція документів та словниковий запас термінівNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ...., d_N \rbraceMMMΩ={ω1,ω2,...,ωM}Ω={ω1,ω2,...,ωM}\Omega = \lbrace \omega_1, \omega_2, ..., …

9 machine-learning  conditional-probability  svd  information-retrieval  lsa 

Для завдання моделювання збивання я розглядав: Обчисліть k кластери для даних Побудуйте k моделі для кожного кластеру окремо. Обґрунтуванням цього є те, що немає чого доводити, що популяція субрибелів є однорідною, тому розумно вважати, що процес генерації даних може бути різним для різних "груп" Моє запитання, чи це відповідний метод? …

9 machine-learning  clustering  data-mining  predictive-models 

При використанні libsvmпараметр є параметром для функції ядра. Його за замовчуванням встановлено якγγ\gammaγ=1number of features.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Чи є якісь теоретичні вказівки щодо встановлення цього параметра, крім існуючих методів, наприклад, пошук в сітці?

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick 

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Я починаю свою докторську подорож, і кінцевою метою, яку я поставив перед собою, є розробка АНН, яка б моніторила середовище, в якому вони працюють, і динамічно підлаштовувала б свою архітектуру до існуючої проблеми. Очевидним наслідком є ​​тимчасовість даних: якщо набір даних не є безперервним і не змінюється з часом, навіщо …

9 machine-learning  neural-networks 

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Скажіть, у мене є така проста проблема машинного навчання, як класифікація. Маючи деякі орієнтири у баченні чи розпізнаванні звуку, я, як людина, дуже хороший класифікатор. Тому я маю інтуїцію щодо того, наскільки хороший класифікатор може отримати. Але з великою кількістю даних один момент полягає в тому, що я не знаю, …

9 machine-learning 

Мені щойно призначили проект проведення аналізу настроїв для деяких колекцій документів. За допомогою Googling з'явилося багато досліджень, пов'язаних з настроями. Мої запитання: Які основні методи / алгоритми аналізу настроїв у галузі машинного навчання та статистичного аналізу? Чи є чітко встановлені результати? Чи існує якесь програмне забезпечення з відкритим кодом, яке …

9 machine-learning  data-mining  text-mining  information-retrieval  sentiment-analysis 

Я маю (ккk-класова) класифікаційна проблема з набором 100 реальних оцінок прогнозів, один з яких, здається, має набагато більше пояснювальної сили, ніж будь-який з інших. Я хотів би детальніше познайомитися з ефектами інших змінних. Однак, стандартні методи машинного навчання (випадкові ліси, SVM та ін.), Схоже, переповнюються одним сильним передбачувачем і не …

9 machine-learning  classification 

Я використовую пакет kernlab в R, щоб створити SVM для класифікації деяких даних. SVM добре працює в тому, що забезпечує «передбачення» пристойної точності, проте мій список змінних вхідних даних більший, ніж я хотів би, і я не впевнений у відносній важливості різних змінних. Я хотів би реалізувати генетичний алгоритм для …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

Скажімо, у мене є ряд рядків для проблеми класифікації: Х1, . . .ХN, YХ1,...ХN,YX_1, ... X_N, Y Де Х1, . . . ,ХNХ1,...,ХNX_1, ..., X_N є ознаками / провісниками та YYY - клас, до якого належить поєднання функцій рядка. Багато комбінацій функцій та їх класи повторюються в наборі даних, який …

9 machine-learning  classification  data-mining  logistic  stratification 

Мене заінтригує концепція моделі максимальної ентропії Маркова (MEMM), і я думаю про те, щоб використати її для тегера частини мови (POS). На даний момент я використовую звичайний класифікатор максимальної ентропії (ME) для позначення кожного окремого слова. Для цього використовується ряд функцій, включаючи попередні два теги. МЕМ використовують алгоритм Вітербі для …

9 machine-learning  mcmc  maximum-entropy  memm 

Питання: Чи є якісь загальні вказівки щодо характеристик вхідних даних, які можна використовувати для вирішення між застосуванням PCA та LSA / LSI? Короткий підсумок PCA проти LSA / LSI: Принциповий компонентний аналіз (PCA) та латентний семантичний аналіз (LSA) або латентна семантична індексація (LSI) подібні в тому сенсі, що всі вони …

9 machine-learning  pca  lsa 

Я намагаюся побудувати модель прогнозування з SVM на досить незбалансованих даних. Мій етикетки / вихід мають три класи: позитивний, нейтральний та негативний. Я б сказав, що позитивний приклад становить приблизно 10 - 20% моїх даних, нейтральний - 50 - 60%, а негативний - 30 - 40%. Я намагаюся збалансувати класи, …

9 machine-learning  predictive-models  svm  unbalanced-classes