Вопросы с тегом «machine-learning»

Настройки Многие алгоритмы работают с одним отношением или таблицей, в то время как многие реальные базы данных хранят информацию в нескольких таблицах (Domingos, 2003). Вопрос: Какие типы алгоритмов хорошо усваиваются из нескольких (реляционных) таблиц. В частности, меня интересуют алгоритмы, применимые к задачам регрессии и классификации (не ориентированные на сетевой анализ, …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

В оригинальной статье pLSA автор Томас Хоффман проводит параллель между структурами данных pLSA и LSA, которые я хотел бы обсудить с вами. Фон: Вдохновляясь Информация индексирование Предположим , у нас есть коллекция из NNN документов D={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ...., d_N \rbrace , и словарный запас MMM точки Ω={ω1,ω2,...,ωM}Ω={ω1,ω2,...,ωM}\Omega …

9 machine-learning  conditional-probability  svd  information-retrieval  lsa 

Для задачи моделирования оттока я рассматривал: Вычислить k кластеров для данных Постройте k моделей для каждого кластера индивидуально. Основанием для этого является то, что нечего доказывать, что совокупность подписчиков однородна, поэтому разумно предположить, что процесс генерирования данных может быть различным для разных «групп». У меня вопрос, это подходящий метод? Это …

9 machine-learning  clustering  data-mining  predictive-models 

При использовании libsvmпараметр является параметром для функции ядра. Его значение по умолчанию установлено какγγ\gammaγ= 1количество функций.γзнак равно1количество функций.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Существуют ли теоретические рекомендации по настройке этого параметра помимо существующих методов, например, поиск по сетке?

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Я начинаю свое путешествие в аспирантуру, и конечная цель, которую я поставил перед собой, - это разработка ANN, которые бы контролировали среду, в которой они работают, и динамически адаптировали свою архитектуру к имеющейся проблеме. Очевидным следствием является временность данных: если набор данных не является непрерывным и не изменяется со временем, …

9 machine-learning  neural-networks 

Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Скажем, у меня есть простая проблема машинного обучения, такая как классификация. С некоторыми показателями в зрении или распознавании звука я, как человек, являюсь очень хорошим классификатором. Поэтому у меня есть интуиция о том, насколько хорошим может стать классификатор. Но с большим количеством данных одна вещь в том, что я не …

9 machine-learning 

У меня есть проблема классификации ( class) порядка 100 реальных предикторов, один из которых, по-видимому, обладает гораздо большей объяснительной силой, чем любой другой. Я хотел бы углубиться в эффекты других переменных. Однако стандартные методы машинного обучения (случайные леса, SVM и т. Д.) Кажутся одоленными одним сильным предиктором и не дают …

9 machine-learning  classification 

Мне только что поручили проект проведения анализа настроений для некоторых коллекций документов. По словам Гуглинга, появилось много исследований, связанных с настроениями. Мои вопросы: Каковы основные методы / алгоритмы анализа настроений в области машинного обучения и статистического анализа? Есть ли какие-либо устоявшиеся результаты? Существуют ли какие-либо программы с открытым исходным кодом, …

9 machine-learning  data-mining  text-mining  information-retrieval  sentiment-analysis 

Я использую пакет kernlab в R для создания SVM для классификации некоторых данных. SVM работает хорошо, поскольку он обеспечивает «предсказания» с приличной точностью, однако мой список входных переменных больше, чем мне бы хотелось, и я не уверен относительно относительной важности различных переменных. Я хотел бы реализовать генетический алгоритм, чтобы выбрать …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

Допустим, у меня есть куча строк для задачи классификации: Икс1, . , , ИксN, YX1,...XN,YX_1, ... X_N, Y Где - признаки / предикторы, а - класс, к которому относится комбинация признаков строки. YИкс1, . , , , XNX1,...,XNX_1, ..., X_NYYY Многие комбинации функций и их классы повторяются в наборе данных, …

9 machine-learning  classification  data-mining  logistic  stratification 

Я заинтригован концепцией модели максимальной энтропии Маркова (MEMM), и я думаю об использовании ее для тегера части речи (POS). В настоящее время я использую традиционный классификатор Maximum Entropy (ME), чтобы пометить каждое отдельное слово. При этом используется ряд функций, в том числе два предыдущих тега. MEMM используют алгоритм Витерби, чтобы …

9 machine-learning  mcmc  maximum-entropy  memm 

Я пытаюсь построить модель предсказания с SVM на довольно несбалансированных данных. Мои метки / выходные данные имеют три класса, положительный, нейтральный и отрицательный. Я бы сказал, что положительный пример составляет около 10–20% моих данных, нейтральный - около 50–60%, а отрицательный - около 30–40%. Я пытаюсь сбалансировать классы, поскольку стоимость, связанная …

9 machine-learning  predictive-models  svm  unbalanced-classes 

Вопрос: Существуют ли общие рекомендации относительно характеристик входных данных, которые можно использовать для выбора между применением PCA и LSA / LSI? Краткое описание PCA против LSA / LSI: Принципиальный компонентный анализ (PCA) и скрытый семантический анализ (LSA) или скрытое семантическое индексирование (LSI) схожи в том смысле, что все они основаны …

9 machine-learning  pca  lsa