Вопросы с тегом «machine-learning»

Ниже приведены 6 границ принятия решений. Границы решения - фиолетовые линии. Точки и крестики - это два разных набора данных. Мы должны решить, какой из них: Линейный СВМ Ядро SVM (Полиномиальное ядро ​​порядка 2) Perceptron Логистическая регрессия Нейронная сеть (1 скрытый слой с 10 выпрямленными линейными единицами) Нейронная сеть (1 …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

Я построил классификатор логистической регрессии, который очень точен в моих данных. Теперь я хочу лучше понять, почему это так хорошо работает. В частности, я хотел бы оценить, какие функции вносят наибольший вклад (какие функции являются наиболее важными) и, в идеале, количественно оценить, насколько каждая функция вносит вклад в точность общей …

17 machine-learning  logistic  feature-selection  importance 

Я (примерно) слышал, что: пакетирование - это метод, позволяющий уменьшить дисперсию алгоритма предиктор / оценщик / обучение. Однако я никогда не видел формального математического доказательства этого утверждения. Кто-нибудь знает, почему это математически верно? Это просто кажется настолько широко признанным / известным фактом, что я ожидал бы прямой ссылки на это. …

17 machine-learning  mathematical-statistics  bagging 

Я читал следующее обоснование (из заметок курса cs229) о том, почему мы делим необработанные данные на их стандартное отклонение: хотя я понимаю, что говорится в объяснении, мне не ясно, почему деление на стандартное отклонение приведет к такой цели. Это говорит о том, что все больше в одном и том же …

17 machine-learning  pca  mathematical-statistics 

Я пытаюсь определить лучшую модель для прогнозирования цен на автомобили, используя цены и функции, доступные на сайтах, рекламируемых автомобилями. Для этого я использовал пару моделей из библиотеки scikit-learn и модели нейронной сети из pybrain и neurolab. Подход, который я использовал до сих пор, состоит в том, чтобы прогонять фиксированный объем …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

В небольшой проблеме классификации текста, которую я рассматривал, Наивный Байес демонстрирует производительность, аналогичную или превышающую SVM, и я был очень смущен. Мне было интересно, какие факторы определяют триумф одного алгоритма над другим. Существуют ли ситуации, когда нет смысла использовать наивный байесовский метод вместо SVM? Может кто-то пролить свет на это?

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

В книге Бишопа «Классификация образов и машинное обучение» описывается метод регуляризации в контексте нейронных сетей. Тем не менее, я не понимаю параграф, описывающий, что в процессе обучения количество степеней свободы увеличивается вместе со сложностью модели. Соответствующая цитата следующая: Альтернативой регуляризации как способу управления эффективной сложностью сети является процедура ранней остановки. …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

У меня есть этот побочный проект, где я сканирую местные новостные сайты в моей стране и хочу создать индекс преступности и индекс политической нестабильности. Я уже освещал информационно-поисковую часть проекта. Мой план состоит в том, чтобы сделать: Неконтролируемая тема извлечения. Обнаружение близких дубликатов. Контролируемая классификация и уровень инцидента (преступность / …

17 machine-learning  classification  text-mining 

Я нырнул в область нейронных сетей и увлекся ими. Наконец-то я разработал прикладную среду для тестирования торговых систем на биржах, и теперь я собираюсь внедрить в нее свою первую нейронную сеть. Очень простой и примитивный, не предназначенный для реальной торговли, просто для начинающих. Я только хочу знать, хороший ли мой …

17 machine-learning  neural-networks 

Я хочу сравнить точность двух классификаторов по статистической значимости. Оба классификатора работают на одном наборе данных. Это наводит меня на мысль, что я должен использовать один образец t-критерия из того, что я читал . Например: Classifier 1: 51% accuracy Classifier 2: 64% accuracy Dataset size: 78,000 Это правильный тест для …

17 machine-learning  statistical-significance  classification  t-test 

При использовании тематического моделирования (скрытое распределение Дирихле) количество тем является входным параметром, который необходимо указать пользователю. Мне кажется, что мы также должны предоставить набор кандидатских тем, по которым процесс Dirichlet должен сэмплировать? Правильно ли мое понимание? На практике, как настроить этот набор кандидатов?

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution 

Locked . Этот вопрос и его ответы заблокированы, потому что вопрос не по теме, но имеет историческое значение. В настоящее время он не принимает новые ответы или взаимодействия. Я купил эту книгу: Как измерить что-либо: найти значение нематериальных активов в бизнесе и Head First Анализ данных: Учебное пособие для больших …

17 machine-learning  bayesian  references 

Я работаю со многими алгоритмами: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear и rbf), KNN, LDA и XGBoost. Все они были довольно быстрыми, кроме SVM. Именно тогда я узнал, что для ускорения работы требуется масштабирование функций. Тогда я начал задаваться вопросом, должен ли я сделать то же самое для других …

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

Во-первых, извинения за размещение вопроса, который уже подробно обсуждался здесь , здесь , здесь , здесь , здесьи для разогрева старой темы. Я знаю, что @DikranMarsupial подробно писал об этой теме в постах и ​​журнальных статьях, но я все еще в замешательстве, и, судя по количеству подобных постов, это все …

17 machine-learning  cross-validation  model-selection  glmnet  hyperparameter 

Кажется, что KNN - это дискриминационный алгоритм обучения, но я не могу найти никаких онлайн-источников, подтверждающих это. Является ли KNN дискриминационным алгоритмом обучения?

17 machine-learning  classification  k-nearest-neighbour