Статистика и большие данные supervised-learning

2

Градиентный спуск не находит решения для обычных наименьших квадратов в этом наборе данных?

Я изучал линейную регрессию и попробовал ее на приведенном ниже множестве {(x, y)}, где x указал площадь дома в квадратных футах, а y - цену в долларах. Это первый пример в Andrew Ng Notes . 2104.400 1600.330 2400.369 1416.232 3000.540 Я разработал пример кода, но когда я его запускаю, стоимость …

12 regression least-squares gradient-descent supervised-learning

1

Автоматическое извлечение ключевых слов: использование косинусных сходств в качестве функций

У меня есть матрица термина документа , и теперь я хотел бы извлечь ключевые слова для каждого документа с помощью контролируемого метода обучения (SVM, Naive Bayes, ...). В этой модели я уже использую Tf-idf, тег Pos, ...MMM Но теперь я задаюсь вопросом о nexts. У меня есть матрица с косинусом …

12 text-mining feature-construction supervised-learning cosine-distance cosine-similarity

1

Точный критерий Фишера и гипергеометрическое распределение

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

12 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

2

Контролируемое обучение с неопределенными данными?

Существует ли существующая методология применения контролируемой модели обучения к неопределенному набору данных? Например, скажем, у нас есть набор данных с классами A и B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | B …

11 machine-learning supervised-learning

2

Инкрементальное обучение для моделей классификации в R

Предположим, у меня есть классификатор (это может быть любой из стандартных классификаторов, таких как дерево решений, случайный лес, логистическая регрессия и т. Д.) Для обнаружения мошенничества с использованием приведенного ниже кода library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y …

11 classification supervised-learning

2

Техника машинного обучения для изучения струнных моделей

У меня есть список слов, принадлежащих к разным категориям. Каждая категория имеет свой собственный шаблон (например, одна имеет фиксированную длину со специальными символами, другая существует из символов, которые встречаются только в этой категории «слова», ...). Например: "ABC" -> type1 "ACC" -> type1 "a8 219" -> type2 "c 827" -> type2 …

11 machine-learning classification similarities supervised-learning

5

Наиболее интерпретируемые модели классификации

За исключением деревьев решений и логистической регрессии, какие другие модели классификации обеспечивают хорошую интерпретацию? Меня не интересует точность или другие параметры, важна только интерпретация результатов.

10 interpretation supervised-learning

1

Как найти и оценить оптимальную дискретизацию для непрерывной переменной с критерием

У меня есть набор данных с непрерывной переменной и двоичной целевой переменной (0 и 1). Мне нужно дискретизировать непрерывные переменные (для логистической регрессии) по отношению к целевой переменной и с ограничением, что частота наблюдений в каждом интервале должна быть сбалансирована. Я пробовал алгоритмы машинного обучения, такие как Chi Merge, деревья …

9 r machine-learning chi-squared discrete-data supervised-learning

2

Как найти веса для меры диссимилиарности

Я хочу узнать (вывести) веса атрибутов для моей меры отличия, которую я могу использовать для кластеризации. У меня есть несколько примеров(ai,bi)(ai,bi)(a_i,b_i) пар объектов, которые «похожи» (должны быть в одном кластере), а также некоторые примеры пар объектов, которые «не похожи» (не должны быть в том же кластере). Каждый объект имеет ряд …

9 clustering similarities supervised-learning semi-supervised

3

LDA против персептрона

Я пытаюсь понять, как LDA «вписывается» в другие контролируемые методы обучения. Я уже прочитал некоторые из сообщений LDA-esque здесь о LDA. Я уже знаком с персептроном, но сейчас изучаю LDA. Как LDA «вписывается» в семейство контролируемых алгоритмов обучения? Каковы могут быть его недостатки по сравнению с этими другими методами, и …

9 machine-learning classification discriminant-analysis supervised-learning

Вопросы с тегом «supervised-learning»