Вопросы с тегом «machine-learning»

Есть ли лучшие альтернативные методы для выбора C и Gamma, которые дают лучшие результаты тренировки?

9 machine-learning 

У меня есть набор данных с около 2000 двоичных переменных / 200 000 строк, и я пытаюсь предсказать одну двоичную зависимую переменную. Моя главная цель на данном этапе - не получить точность прогноза, а скорее определить, какие из этих переменных являются важными предикторами. Я хотел бы уменьшить количество переменных в …

9 machine-learning  data-mining  large-data 

Существует ли стандартный (или лучший) метод для тестирования, когда данный временной ряд стабилизировался? Некоторая мотивация У меня есть стохастическая динамическая система, которая выводит значение на каждом временном шаге . Эта система имеет некоторое переходное поведение до временного шага и затем стабилизируется вокруг некоторого среднего значения с некоторой ошибкой. Ни одно …

9 time-series  machine-learning 

Я пытаюсь решить проблему для наименьшего угла регрессии (LAR). Это проблема 3,23 на странице 97 из Гесте и др., Элементы статистического обучения, второй. редактор (5-я печать) . Рассмотрим регрессионную проблему со всеми переменными и ответом, имеющими среднее значение ноль и стандартное отклонение единицу. Предположим также, что каждая переменная имеет одинаковую …

9 regression  machine-learning  correlation  self-study 

Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Я изучал проблемы обучения с иерархическим подкреплением, и хотя во многих статьях предлагаются алгоритмы для изучения политики, все они, похоже, предполагают, что заранее знают структуру графа, описывающую иерархию действий в домене. Например, метод MAXQ для обучения иерархическому усилению от Dietterich описывает график действий и подзадач для простого домена Такси, но …

9 machine-learning 

Предоставил размер выборки «N», который я планирую использовать для прогнозирования данных. Каковы некоторые из способов подразделить данные так, чтобы я использовал некоторые из них для установления модели, а остальные данные для проверки модели? Я знаю, что нет черно-белого ответа на этот вопрос, но было бы интересно узнать некоторые «практические правила» …

9 machine-learning  modeling  sample  validation 

Как вы знаете, существует два популярных типа перекрестной проверки: K-кратная и случайная субсэмплинг (как описано в Википедии ). Тем не менее, я знаю, что некоторые исследователи делают и публикуют статьи, где нечто, описываемое как K-кратное резюме, действительно является случайным субсэмплингом, поэтому на практике вы никогда не узнаете, что на самом …

9 machine-learning  cross-validation 

Я хочу провести анализ настроений над текстом, прочитал несколько статей, некоторые из них используют «Наивный байесовский», а другие - «Рекуррентную нейронную сеть (LSTM)» , с другой стороны, я видел библиотеку python для анализа настроений, которая это нлтк. Он использует "Наивный байесовский", может кто-нибудь объяснить, в чем разница между этими двумя? …

8 machine-learning  neural-networks  python  natural-language