Вопросы с тегом «algorithms»

Логика часто утверждает, что при недостаточном подборе модели ее способность к обобщению увеличивается. Тем не менее, в какой-то момент недооценка модели приводит к ухудшению моделей независимо от сложности данных. Как узнать, когда ваша модель достигла правильного баланса и не соответствует данным, которые она ищет для моделирования? Примечание. Это продолжение моего …

56 efficiency  algorithms  parameter 

Я пытаюсь понять ключевые различия между GBM и XGBOOST. Я пытался найти его в Google, но не смог найти хороших ответов, объясняющих различия между двумя алгоритмами и почему xgboost почти всегда работает лучше, чем GBM. Что делает XGBOOST таким быстрым?

41 machine-learning  algorithms  xgboost  ensemble-modeling  gbm 

Недавно в классе машинного обучения профессора Ориола Пухоля в UPC / Барселона он описал наиболее распространенные алгоритмы, принципы и концепции, которые можно использовать для решения широкого круга задач, связанных с машинным обучением. Здесь я делюсь ими с вами и спрашиваю вас: Существует ли какая-либо всеобъемлющая структура, сопоставляющая задачи с подходами …

39 machine-learning  algorithms 

Недавно моего друга спросили, являются ли алгоритмы дерева решений линейными или нелинейными алгоритмами в интервью. Я пытался найти ответы на этот вопрос, но не смог найти удовлетворительного объяснения. Может кто-нибудь ответить и объяснить решение этого вопроса? Кроме того, каковы некоторые другие примеры нелинейных алгоритмов машинного обучения?

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

Работая над исследовательским анализом данных и разработкой алгоритмов, я обнаружил, что большую часть своего времени я провожу в цикле визуализации, написания некоторого кода, запуска на небольшом наборе данных, повторения. Имеющиеся у меня данные, как правило, относятся к типу компьютерного зрения / слияния сенсоров, а алгоритмы очень важны (например, обнаружение и …

18 algorithms 

Предположим , что мы имеем множество элементов Е и сходство ( не расстояние ) функция сим (е, Ej) между двумя элементами Ei, Ej ∈ E . Как мы можем (эффективно) кластеризовать элементы E , используя sim ? к -средних, например, требует заданных к , Навес Кластеризация требует два пороговых значений. …

18 clustering  algorithms  similarity 

У меня проблема с кластеризацией огромного количества предложений по группам по смыслу. Это похоже на проблему, когда у вас много предложений и вы хотите сгруппировать их по значению. Какие алгоритмы предлагаются для этого? Я не знаю количество кластеров заранее (и по мере поступления новых данных кластеры также могут меняться), какие …

17 clustering  text-mining  algorithms  scikit-learn 

Я хотел бы знать, насколько точно рекомендации пользователей и продуктов отличаются друг от друга. Это определяет, что На основе пользователя : Рекомендовать элементы путем поиска похожих пользователей. Это часто сложнее масштабировать из-за динамического характера пользователей. На основе предметов: Рассчитать сходство между предметами и дать рекомендации. Элементы обычно не сильно меняются, …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

K-средних - это хорошо известный алгоритм кластеризации, но есть также онлайн-вариант такого алгоритма (онлайн-K-средства). Каковы плюсы и минусы этих подходов и когда следует отдавать предпочтение каждому из них?

15 clustering  algorithms  k-means 

Предположим, у меня есть классификаторы C_1 ... C_n, которые не пересекаются в том смысле, что никакие два не вернут истину на одном входе (например, узлы в дереве решений). Я хочу создать новый классификатор, который объединяет некоторые их подмножества (например, я хочу решить, какие листья дерева решений дать положительную классификацию). Конечно, …

13 algorithms 

Я понимаю, что методы сжатия можно разделить на два основных набора: Глобальный местный Первый набор работает независимо от обрабатываемых данных, т. Е. Они не зависят от какой-либо характеристики данных и, следовательно, не требуют какой-либо предварительной обработки какой-либо части набора данных (до самого сжатия). С другой стороны, локальные методы анализируют данные, …

12 classification  algorithms  encoding 

Какие функции вы будете пытаться извлечь из списка слов для будущего предсказания, это уже существующее слово или просто беспорядок символов? Там есть описание задачи, которую я там нашел . Вы должны написать программу, которая может ответить, является ли данное слово английским. Это было бы легко - вам просто нужно поискать …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

Базовая функция R glm()использует баллы Фишера для MLE, в то время как, по- glmnetвидимому, используется метод спуска координат для решения того же уравнения. Спуск по координатам более эффективен по времени, чем оценка Фишера, так как оценка Фишера вычисляет производную матрицу второго порядка в дополнение к некоторым другим матричным операциям. что …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

Я пытаюсь решить систему уравнений, которая имеет 40 независимых переменных (x1, ..., x40) и одну зависимую переменную (у). Общее количество уравнений (количество строк) составляет ~ 300, и я хочу решить для набора из 40 коэффициентов, который минимизирует общую сумму квадратов ошибки между y и прогнозируемым значением. Моя проблема в том, …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

Обычное определение регрессии (насколько мне известно) - это прогнозирование непрерывной выходной переменной из заданного набора входных переменных . Логистическая регрессия - это двоичный алгоритм классификации, поэтому он дает категориальный результат. Это действительно алгоритм регрессии? Если так, то почему?

11 algorithms  logistic-regression