Вопросы с тегом «machine-learning»

Я ищу ресурсы (книги, конспекты лекций и т. Д.) О методах обработки данных с несколькими целями (например, три зависимые переменные: 2 дискретные и 1 непрерывная). У кого-нибудь есть ресурсы / знания по этому вопросу? Я знаю, что для этого можно использовать нейронные сети.

11 regression  machine-learning  predictive-models  references 

Я пытаюсь вставить примерно 60 миллионов фраз в векторное пространство , а затем вычислить косинусное сходство между ними. Я использовал sklearn CountVectorizerс пользовательской функцией токенизатора, которая создает униграммы и биграммы. Оказывается, чтобы получить осмысленное представление, мне нужно учесть огромное количество столбцов, линейных по количеству строк. Это приводит к невероятно редким …

11 machine-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings  cosine-similarity 

Предположим, я хочу узнать классификатор, который принимает вектор чисел в качестве входных данных и дает метку класса в качестве выходных данных. Мои тренировочные данные состоят из большого количества пар ввода-вывода. Тем не менее, когда я прихожу к тестированию на некоторых новых данных, эти данные, как правило, только частично завершены. Например, …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Я использую гауссовский процесс (ГП) для регрессии. В моей задаче довольно часто две или более точек данных находятся близко друг к другу относительно длины масштабы проблемы. Также наблюдения могут быть очень шумными. Чтобы ускорить вычисления и повысить точность измерений , кажется естественным объединять / интегрировать кластеры точек, которые находятся близко …

11 regression  machine-learning  gaussian-process 

Я изучаю раздел LAB §6.6, посвященный регрессии Риджа / Лассо, в книге Джеймса Виттена «Hastie», Tibshirani (2013) «Введение в статистическое обучение с приложениями в R» . Более конкретно, я пытаюсь применить модель scikit-learn Ridgeк набору данных 'Hitters' из пакета R 'ISLR'. Я создал такой же набор функций, как показано в …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

Предположим, что два класса и имеют атрибут и имеют распределение и . если мы имеем равный для следующей матрицы затрат:C1C1C_1C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} почему x0&lt;0.5x0&lt;0.5x_0 < 0.5 является порогом для классификатора минимального риска (стоимости)? Это мой пример …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

Может кто-нибудь объяснить мне, когда использовать примеси Джини и информацию для деревьев решений? Можете ли вы дать мне ситуации / примеры того, когда лучше всего использовать какие?

11 machine-learning  classification  data-mining  cart 

Я разрабатываю приложение для прогнозирования, цель которого - позволить импортеру прогнозировать спрос на свою продукцию от своей сети дистрибьюторов. Данные о продажах являются довольно хорошим показателем спроса, если имеется достаточный запас для удовлетворения спроса. Однако, когда инвентарь сокращается до нуля (ситуация, которую мы ищем, чтобы помочь нашим покупателям избежать), мы …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

В последнее время я пытался узнать больше об онлайн-обучении (это абсолютно увлекательно!), И одна тема, которую я так и не смог понять, - как думать о выборе моделей в офлайновом и онлайн-контекстах. В частности, предположим , что мы тренируем классификатор в автономном режиме, на основе некоторого фиксированного набора данных D …

11 machine-learning  model-selection  online 

Я новичок в машинном обучении (также немного статистики), некоторое время изучал знания (алгоритмы обучения под наблюдением / без присмотра, соответствующие методы оптимизации, регуляризации, некоторые философии (такие как компромисс отклонения?)). Я знаю, что без какой-либо реальной практики я не смог бы получить глубокое понимание этих вещей машинного обучения. Поэтому я начну …

11 machine-learning  algorithms 

Я делаю ML в моем университете, и профессор упомянул термин «ожидание» (E), в то время как он пытался объяснить нам некоторые вещи о гауссовских процессах. Но по тому, как он это объяснил, я понял, что E - это то же самое, что и среднее значение μ. Я правильно понял? Если …

11 machine-learning  gaussian-process  linear-algebra 

Я нашел очень полезное руководство по алгоритму EM . Пример и картинка из урока просто великолепны. Связанный вопрос о вычислении вероятностей, как работает максимизация ожидания? У меня есть еще один вопрос относительно того, как связать теорию, описанную в руководстве, с примером. На этапе E EM выбирает функцию которая нижние границы …

11 machine-learning  clustering  algorithms  natural-language 

Есть ли стратегия выбора количества деревьев в GBM? В частности, ntreesаргумент в R«S gbmфункции. Я не понимаю, почему вы не должны устанавливать ntreesмаксимально разумное значение. Я заметил, что большее количество деревьев явно уменьшает изменчивость результатов от нескольких GBM. Я не думаю, что большое количество деревьев приведет к переоснащению. есть идеи?

11 r  machine-learning  gbm 

Не уверен, подходит ли это для этого сайта, но я начинаю свою MSE в области компьютерных наук (бакалавр прикладной математики) и хочу получить сильный опыт в машинном обучении (я, скорее всего, собираюсь получить докторскую степень). Один из моих подчиненных интересов - нейронные сети. Что такое хороший математический фон для ANN? …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  references 

У меня есть проблема двоичной классификации, и я экспериментирую с различными классификаторами: я хочу сравнить классификаторы. какой из них лучше измерить AUC или точность? И почему? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: AUC: 0.542 Accuracy: 85.6667 %

11 machine-learning  classification  auc