Вопросы с тегом «machine-learning»

В двух популярных библиотеках идентификации языка, Compact Language Detector 2 для C ++ и Language Detector для Java, обе они использовали (на основе символов) n-граммы для извлечения текстовых функций. Почему пакет слов (одно слово / словарь) не используется, и каковы преимущества и недостатки пакета слов и n-грамм? Кроме того, каковы …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

Я изучаю распознавание образов и машинное обучение, и я столкнулся со следующим вопросом. Рассмотрим задачу классификации двух классов с равной вероятностью предшествующего класса P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} и распределение экземпляров в каждом классе, заданное p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Я ожидаю, что не может быть никакого определенного ответа на этот вопрос. Но в прошлом я использовал несколько алгоритмов машинного обучения и пытаюсь узнать о байесовских сетях. Я хотел бы понять, при каких обстоятельствах или для каких типов проблем вы бы выбрали использование байесовской сети по сравнению с другими подходами?

12 machine-learning  bayesian-network 

Я нашел много статей, в которых говорится, что методы повышения чувствительны к выбросам, но нет статей, объясняющих почему. По моему опыту, выбросы плохи для любого алгоритма машинного обучения, но почему методы повышения выделяются как особенно чувствительные? Как бы оценили следующие алгоритмы с точки зрения чувствительности к выбросам: буст-дерево, случайный лес, …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Есть ли разница между терминами «нейронная сеть» и «персептрон»?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

Вопрос: Bootstrapping превосходит джекнифинг; однако мне интересно, есть ли случаи, когда джекнифинг является единственным или, по крайней мере, жизнеспособным вариантом для характеристики неопределенности из оценок параметров. Кроме того, в практических ситуациях, насколько предвзятый / неточный джекнифинг по сравнению с начальной загрузкой, и могут ли результаты ножевого ножа обеспечить предварительное понимание …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

Я хотел бы знать различия между рандомизированной логистической регрессией (RLR) и простой логистической регрессией (LR), поэтому я читаю статью «Выбор стабильности» , опубликованную Meinshausen et al. ; однако я не понимаю, что такое RLR и каковы различия между RLR и LR. Может ли кто-нибудь указать, что я должен прочитать, чтобы …

12 machine-learning  logistic 

Из того, что я прочитал: Дистанционное наблюдение : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Я хотел бы применить базисную функцию Гаусса в реализации линейной регрессии. К сожалению, мне сложно понять пару параметров в базовой функции. В частности, и .σμμ\muσσ\sigma Мой набор данных - это матрица размером 10 000 x 31 10000 образцов и 31 функций. Я читал, что «Каждая базисная функция преобразует входной вектор …

12 regression  machine-learning  basis-function 

В настоящее время я пытаюсь проанализировать набор данных текстового документа, который не имеет основательной правды. Мне сказали, что вы можете использовать k-кратную перекрестную проверку для сравнения различных методов кластеризации. Однако примеры, которые я видел в прошлом, используют основную правду. Есть ли способ использовать средства K-Fold в этом наборе данных для …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

Может ли кто-нибудь указать мне направление онлайнового (рекурсивного) алгоритма регуляризации Тихонова (регуляризованных наименьших квадратов)? В автономном режиме я вычисляю β^=(XTX+λI)−1XTYβ^=(XTX+λI)−1XTY\hat\beta=(X^TX+λI)^{−1}X^TY используя мой исходный набор данных, где λλλ находится с помощью n-кратной перекрестной проверки. Новое значение yyy можно предсказать для данного xxx используя y=xTβ^y=xTβ^y=x^T\hat\beta . В режиме онлайн я постоянно рисую …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

Описание: Пусть проблемная область будет классификацией документов, где существует набор векторов признаков, каждый из которых принадлежит одному или нескольким классам. Например, документ doc_1может принадлежать Sportsи Englishкатегориям. Вопрос: Используя нейронную сеть для классификации, какой будет метка для вектора признаков? будет ли это вектор, составляющий все классы, так что значение 0 дается …

12 machine-learning  neural-networks  natural-language  multilabel 

Я пытаюсь понять, как использовать машинное обучение для прогнозирования финансовых временных рядов на 1 или более шагов в будущее. У меня есть финансовые временные ряды с некоторыми описательными данными, и я хотел бы сформировать модель и затем использовать модель для прогнозирования n шагов вперед. Что я делал до сих пор: …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

У меня есть данные с минимальным количеством функций, которые не меняются, и несколькими дополнительными функциями, которые могут измениться и оказать большое влияние на результат. Мой набор данных выглядит так: Особенности: A, B, C (всегда присутствует) и D, E, F, G, H (иногда присутствует) A = 10, B = 10, C …

12 machine-learning  feature-selection 

Я запустил SVM для данного набора данных и сделал следующее наблюдение: если я изменю количество функций для построения классификатора, число результирующих векторов поддержки также будет изменено. Я хотел бы знать, как объяснить такой сценарий.

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick