Статистика та великі дані supervised-learning

2

Спуск градієнта не знаходить рішення для цього найменшого простору на цьому наборі даних?

Я вивчав лінійну регресію і спробував її на нижньому наборі {(x, y)}, де x вказав площу будинку в квадратних футах, а y вказав ціну в доларах. Це перший приклад у Ендрю Нґ Нотатки . 2104,400 1600,330 2400,369 1416,232 3000,540 Я розробив зразок коду, але коли я його запускаю, вартість збільшується …

12 regression least-squares gradient-descent supervised-learning

1

Автоматичне вилучення ключових слів: використання схожих косинусів як функцій

У мене є документ-термін матриця , і тепер я хотів би отримати ключові слова для кожного документа з контрольованим методом навчання (SVM, Naive Bayes, ...). У цій моделі я вже використовую Tf-idf, Pos тег, ...ММM Але зараз мені цікаво про некси. У мене є матриця із косинусною схожістю між термінами.ССC …

12 text-mining feature-construction supervised-learning cosine-distance cosine-similarity

1

Точний тест Фішера та гіпергеометричне поширення

Я хотів краще зрозуміти точний тест Фішера, тому я розробив наступний іграшковий приклад, де f і m відповідає чоловічому та жіночому, а n і y відповідає такому "споживання соди", як це: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, це різке спрощення, але я не хотів, щоб …

12 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

2

Контрольоване навчання з невизначеними даними?

Чи існує існуюча методологія застосування наглядової моделі навчання до непевного набору даних? Наприклад, скажімо, у нас є набір даних з класами A і B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | B …

11 machine-learning supervised-learning

2

Інкрементальне навчання класифікаційним моделям в R

Припустимо, у мене є класифікатор (це може бути будь-який із стандартних класифікаторів, як дерево рішень, випадковий ліс, логістична регресія ... тощо) для виявлення шахрайства за допомогою наведеного нижче коду library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a …

11 classification supervised-learning

2

Техніка машинного навчання для вивчення строкових моделей

У мене є список слів, що належать до різних самовизначених категорій. Кожна категорія має свій рисунок (наприклад, одна має фіксовану довжину зі спеціальними символами, інша існує символами, які зустрічаються лише в цій категорії "слово", ...). Наприклад: "ABC" -> type1 "ACC" -> type1 "a8 219" -> type2 "c 827" -> type2 …

11 machine-learning classification similarities supervised-learning

5

Більшість інтерпретованих моделей класифікації

За винятком дерев рішень та логістичної регресії, які інші класифікаційні моделі забезпечують хорошу інтерпретацію? Мене не цікавлять точність чи інші параметри, важлива лише інтерпретація результатів.

10 interpretation supervised-learning

2

Як знайти ваги для міри дисиміліарності

Я хочу дізнатися (вивести) ваги атрибутів для міри невідповідності, яку я можу використовувати для кластеризації. У мене є кілька прикладів пар об'єктів, які є "подібними" (повинні бути в одному кластері), а також деякі приклади пар об'єктів, які "не схожі" (не повинні бути в одному кластері). Кожен об’єкт має ряд атрибутів: …

9 clustering similarities supervised-learning semi-supervised

1

Як знайти та оцінити оптимальну дискретизацію для безперервної змінної з

У мене є набір даних з безперервною змінною та бінарною змінною цілі (0 і 1). Мені потрібно дискретизувати постійні змінні (для логістичної регресії) стосовно цільової змінної та з обмеженням, що частота спостереження в кожному інтервалі повинна бути врівноваженою. Я спробував алгоритми машинного навчання, такі як Chi Merge, дерева рішень. Чи …

9 r machine-learning chi-squared discrete-data supervised-learning

3

LDA проти персептрон

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

Запитання з тегом «supervised-learning»