Вопросы с тегом «machine-learning»

Я читал статью Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями, и в разделе 3 они объясняли архитектуру своей сверточной нейронной сети и объясняли, как они предпочитают использовать: ненасыщенная нелинейность f(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). потому что это было быстрее тренироваться. В этой статье они, по-видимому, ссылаются на насыщающие нелинейности как на …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

Ниже приведен пример, извлеченный из документации sklearn.metrics.classification_report. Что я не понимаю, так это то, почему существуют значения f1-показателя, точности и отзыва для каждого класса, где я считаю, что класс является меткой предиктора? Я думал, что оценка f1 говорит вам об общей точности модели. Кроме того, что говорит нам колонка поддержки? …

30 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

Предположим, у меня есть две группы данных, помеченные A и B (каждая из которых содержит, например, 200 образцов и 1 особенность), и я хочу знать, отличаются ли они. Я мог бы: а) выполнить статистический тест (например, t-тест), чтобы увидеть, отличаются ли они статистически. б) использовать контролируемое машинное обучение (например, классификатор …

29 machine-learning  hypothesis-testing  t-test  unsupervised-learning  supervised-learning 

У меня был онлайн-курс, где я узнал, что несбалансированные классы в данных обучения могут привести к проблемам, потому что алгоритмы классификации идут по правилу большинства, поскольку это дает хорошие результаты, если дисбаланс слишком велик. При выполнении задания необходимо было сбалансировать данные с помощью заниженной выборки для большинства классов. Однако в …

29 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Почему узлы смещения используются в нейронных сетях? Сколько вы должны использовать? В каких слоях вы должны их использовать: все скрытые слои и выходной слой?

29 machine-learning  neural-networks  bias-node 

Каждое измерение моих функций имеет различный диапазон значений. Я хочу знать, важно ли нормализовать этот набор данных.

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

Меня немного смущает разница между SVM и персептроном. Позвольте мне попытаться суммировать мое понимание здесь, и, пожалуйста, не стесняйтесь исправить, где я ошибаюсь, и заполнить то, что я пропустил. Перцептрон не пытается оптимизировать разделение «расстояния». Пока он находит гиперплоскость, которая разделяет два набора, это хорошо. SVM, с другой стороны, пытается …

29 machine-learning  svm  kernel-trick 

Какие переменные / характеристики вы предпочитаете для бинарной классификации, когда в наборе обучения гораздо больше переменных / функций, чем наблюдений? Цель здесь состоит в том, чтобы обсудить, какова процедура выбора признаков, которая наилучшим образом уменьшает ошибку классификации. Мы можем зафиксировать обозначения для согласованности: для пусть { x i 1 , …

29 machine-learning  classification  multiple-comparisons  multivariate-analysis  feature-selection 

Я пытаюсь использовать scikit-learn для полиномиальной регрессии. Из того, что я прочитал, полиномиальная регрессия является частным случаем линейной регрессии. Я прыгал, что, возможно, одна из обобщенных линейных моделей Scikit может быть параметризована для соответствия полиномам более высокого порядка, но я не вижу возможности сделать это. Мне удалось использовать опорный вектор-регрессор …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

Я принимал участие в конкурсе по машинному обучению, где они использовали RMSLE (среднеквадратичная логарифмическая ошибка) для оценки производительности, прогнозирующей цену продажи категории оборудования. Проблема в том, что я не уверен, как интерпретировать успех моего конечного результата. Например , если я достиг RMSLE из я мог поднять его экспоненциальную мощность и …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Основываясь на оценочной точности классификации, я хочу проверить, является ли один классификатор статистически лучше на базовом наборе, чем другой классификатор. Для каждого классификатора я выбираю образец обучения и тестирования случайным образом из базового набора, обучаю модель и тестирую модель. Я делаю это десять раз для каждого классификатора. Поэтому у меня …

29 machine-learning  classification  t-test 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная Y является фактором. В моем наборе данных …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

У меня есть вопрос, касающийся процесса перекрестной проверки. Я нахожусь в середине курса машинного обучения на Cursera. Одна из тем - о перекрестной проверке. Мне было немного трудно следовать. Я знаю, почему нам нужно CV, потому что мы хотим, чтобы наши модели хорошо работали с будущими (неизвестными) данными, а CV …

29 machine-learning  cross-validation 

У меня есть два классификатора A: наивная байесовская сеть B: древовидная (односвязная) байесовская сеть С точки зрения точности и других показателей, A работает сравнительно хуже, чем B. Однако, когда я использую пакеты R ROCR и AUC для выполнения анализа ROC, оказывается, что AUC для A выше, чем AUC для B. …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network