Запитання з тегом «machine-learning»

Чи є кращі альтернативні методи вибору C та Gamma, які дають кращі результати навчання?

9 machine-learning 

У мене є набір даних з близько 2000 бінарних змінних / 200 000 рядків, і я намагаюся передбачити одну бінарну залежну змінну. Моя головна мета на цьому етапі - не отримання точності прогнозування, а скоріше визначити, яка з цих змінних є важливими провісниками. Я хотів би знизити кількість змінних у …

9 machine-learning  data-mining  large-data 

Чи існує стандартний (або найкращий) метод тестування, коли певний часовий ряд стабілізується? Якась мотивація У мене є стохастична динамічна система, яка виводить значення на кожному кроці . Ця система має деяку перехідну поведінку до кроку часу а потім стабілізується навколо деякого середнього значення з деякою помилкою. Жоден із , або …

9 time-series  machine-learning 

Я намагаюся вирішити проблему для найменшого кутового регресу (ЛАР). Це проблема 3,23 на сторінці 97 з Гесте і ін., Елементи статистичного навчання, другий. ред. (5-та друкарня) . Розглянемо проблему регресії з усіма змінними та реакцією, що мають середнє нульове та стандартне відхилення. Припустимо також, що кожна змінна має однакову абсолютну …

9 regression  machine-learning  correlation  self-study 

Отже, у мене є 16 випробувань, в яких я намагаюся ідентифікувати людину з біометричної ознаки за допомогою дистанції Hamming. Мій поріг встановлено на 3,5. Мої дані нижче, і лише пробна версія 1 - справжнє Позитивне: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Я вивчав проблеми навчання в ієрархіальному підкріпленні, і хоча багато робіт пропонують алгоритми вивчення політики, вони, здається, припускають, що вони заздалегідь знають структуру графіків, що описують ієрархію дій у цій галузі. Наприклад, метод MAXQ для навчання ієрархіального підкріплення від Діттеріха описує графік дій та підзадач для простого домену таксі, але …

9 machine-learning 

За умови розміру вибірки "N", яку я планую використовувати для прогнозування даних. Які існують способи поділу даних, щоб я використовував деякі для встановлення моделі, а решту даних для перевірки моделі? Я знаю, що на це немає чорно-білої відповіді, але було б цікаво знати деякі "великі правила" або зазвичай використовувані співвідношення. …

9 machine-learning  modeling  sample  validation 

Як відомо, існує два популярних типи перехресної перевірки, K-кратна та випадкова підсистема (як описано у Вікіпедії ). Тим не менш, я знаю, що деякі дослідники роблять і публікують документи, де те, що описується як резюме в K-кратному стані, є насправді випадковим підмінами, тому на практиці ви ніколи не знаєте, що …

9 machine-learning  cross-validation 

Я хочу провести аналіз настрою на текст, пройшов кілька статей, деякі з них використовують "Naive Bayes", а інші - "Recurrent Neural Network (LSTM)" , з іншого боку я бачив бібліотеку пітонів для аналізу настроїв, які є nltk. Він використовує "Naive Bayes", може хто-небудь пояснити, в чому різниця між використанням цих …

8 machine-learning  neural-networks  python  natural-language