Вопросы с тегом «machine-learning»

Мне интересно, как рассчитать точность и вспомнить меры для мультиклассовой классификации с несколькими метками, то есть классификации, где существует более двух меток, и где каждый экземпляр может иметь несколько меток?

72 machine-learning  classification  precision-recall  multi-class 

В курсе машинного обучения Эндрю Нг он знакомит с линейной регрессией и логистической регрессией и показывает, как подобрать параметры модели с использованием градиентного спуска и метода Ньютона. Я знаю, что градиентный спуск может быть полезен в некоторых приложениях машинного обучения (например, обратное распространение), но в более общем случае есть какая-либо …

72 regression  machine-learning  logistic  gradient-descent 

Я где-то видел, что классические расстояния (например, евклидово расстояние) становятся слабо дискриминирующими, когда у нас имеются многомерные и разреженные данные. Почему? У вас есть пример двух разреженных векторов данных, где евклидово расстояние не работает хорошо? В этом случае какое сходство мы должны использовать?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

Кажется, что интеллектуальный анализ данных и машинное обучение стали настолько популярными, что теперь почти каждый студент CS знает о классификаторах, кластеризации, статистической НЛП ... и т. Д. Таким образом, кажется, что в настоящее время найти майнеры данных не сложно. Мой вопрос: какие навыки может извлечь майнер, который отличает его от …

71 machine-learning  data-mining 

Фон Я работаю в Центре сетевых операций, мы отслеживаем компьютерные системы и их производительность. Одним из ключевых показателей для мониторинга является количество посетителей \ клиентов, которые в настоящее время подключены к нашим серверам. Чтобы сделать это видимым, мы (команда Ops) собираем такие метрики, как данные временных рядов и рисуем графики. …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Какова подходящая стратегия для разделения набора данных? Я прошу обратную связь на следующий подход ( а не на отдельных параметров , таких как test_sizeили n_iter, но если я X, y, X_train, y_train, X_test, и y_testсоответствующим образом и , если последовательность имеет смысл): (расширяя этот пример из документации scikit-learn) 1. Загрузите …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

У меня есть несбалансированные данные класса, и я хочу настроить гиперпараметры усиленного тресса с помощью xgboost. Вопросов Есть ли эквивалент для gridsearchcv или randomsearchcv для xgboost? Если нет, то каков рекомендуемый подход для настройки параметров xgboost?

69 machine-learning  cross-validation  xgboost  boosting 

Этот вопрос был задан в CV несколько лет назад, и кажется, что стоит сделать репост в свете 1) лучшей вычислительной технологии на порядок (например, параллельные вычисления, HPC и т. Д.) И 2) более новой техники, например [3]. Сначала немного контекста. Давайте предположим, что целью является не проверка гипотез, не оценка …

68 machine-learning  modeling  feature-selection  model-selection  prediction 

Рекуррентные нейронные сети отличаются от «обычных» тем, что имеют слой «памяти». Благодаря этому слою рекуррентные NN должны быть полезны при моделировании временных рядов. Тем не менее, я не уверен, что правильно понимаю, как их использовать. Допустим, у меня есть следующие временные ряды (слева направо): [0, 1, 2, 3, 4, 5, …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

Я читал о ядре PCA ( 1 , 2 , 3 ) с гауссовым и полиномиальным ядрами. Как ядро ​​Гаусса, по-видимому, исключительно хорошо разделяет любые нелинейные данные? Пожалуйста, дайте интуитивный анализ, а также, если возможно, математически сложный анализ. Какое свойство ядра Гаусса (с идеальной ), которого нет у других ядер? …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

От чего зависит выбор функции (Softmax vs Sigmoid) в классификаторе логистики? Предположим, есть 4 выходных класса. Каждая из вышеприведенных функций дает вероятности того, что каждый класс является правильным выводом. Так какой же взять за классификатор?

63 machine-learning  logistic  classification  softmax 

У меня складывается впечатление, что когда люди обращаются к сети «глубокого убеждения», это, по сути, нейронная сеть, но очень большая. Правильно ли это или сеть глубокого убеждения также подразумевает, что сам алгоритм отличается (т. Е. Нет нейронной сети с прямой связью, но, возможно, что-то с петлями обратной связи)?

62 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

Когда вы пытаетесь подогнать модели к большому набору данных, общий совет - разбить данные на три части: набор данных обучения, проверки и тестирования. Это связано с тем, что модели обычно имеют три «уровня» параметров: первый «параметр» - это класс модели (например, SVM, нейронная сеть, случайный лес), второй набор параметров - …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

Я вижу, что многие алгоритмы машинного обучения работают лучше при средней отмене и выравнивании ковариации. Например, нейронные сети имеют тенденцию сходиться быстрее, а K-Means обычно дает лучшую кластеризацию с предварительно обработанными функциями. Я не вижу, что интуиция за этими этапами предварительной обработки приводит к повышению производительности. Может кто-нибудь объяснить это …

61 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

Предположим, у нас есть кто-то, строящий прогностическую модель, но он не обязательно хорошо разбирается в надлежащих статистических или машинных принципах обучения. Может быть, мы помогаем этому человеку, когда он учится, или, возможно, этот человек использует какой-то пакет программного обеспечения, который требует минимальных знаний для использования. Теперь этот человек вполне может …

60 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  out-of-sample