Thống kê và dữ liệu lớn classification

1

Tên của lỗi tương đối tuyệt đối trung bình với điểm Brier?

Câu hỏi ngày hôm qua Xác định độ chính xác của mô hình ước tính xác suất của sự kiện khiến tôi tò mò về tính điểm xác suất. Điểm Brier là số đo bình phương trung bình. Liệu hiệu suất lỗi tuyệt đối có nghĩa là11NΣi = 1N( p …

12 classification error validation scoring-rules brier-score

1

Hàm chi phí nào tốt hơn cho cây rừng ngẫu nhiên: chỉ số Gini hoặc entropy?

Hàm chi phí nào tốt hơn cho cây rừng ngẫu nhiên: chỉ số Gini hoặc entropy? Tôi đang cố gắng thực hiện rừng ngẫu nhiên ở Clojure.

12 classification random-forest cart

1

Thuật toán phân loại nào nên sử dụng sau khi thấy rằng t-SNE phân tách các lớp tốt?

Giả sử chúng ta có một vấn đề phân loại và đầu tiên chúng ta muốn hiểu rõ hơn về dữ liệu và chúng ta thực hiện t-SNE. Kết quả của t-SNE phân tách các lớp rất tốt. Điều này ngụ ý rằng có thể xây dựng mô hình phân …

12 classification tsne

2

tối ưu hóa auc vs logloss trong các vấn đề phân loại nhị phân

Tôi đang thực hiện một nhiệm vụ phân loại nhị phân trong đó xác suất kết quả là khá thấp (chiếm 3%). Tôi đang cố gắng quyết định nên tối ưu hóa bằng AUC hay mất log. Theo như tôi đã hiểu, AUC tối đa hóa khả năng phân biệt …

12 classification binary-data auc log-loss

1

Làm thế nào để giảm số lượng dương tính giả?

Tôi đang cố gắng giải quyết nhiệm vụ được gọi là phát hiện người đi bộ và tôi huấn luyện clasifer nhị phân trên hai loại tích cực - con người, tiêu cực - nền tảng. Tôi có dữ liệu: số dương = 3752 số âm = 3800 Tôi sử …

12 classification random-forest unbalanced-classes precision-recall computer-vision

1

Phân loại phân tầng với rừng ngẫu nhiên (hoặc phân loại khác)

Vì vậy, tôi đã có một ma trận có kích thước khoảng 60 x 1000. Tôi đang xem nó như 60 đối tượng với 1000 tính năng; 60 đối tượng được nhóm thành 3 lớp (a, b, c). 20 đối tượng trong mỗi lớp, và chúng tôi biết phân loại …

12 machine-learning classification multilevel-analysis random-forest stratification

3

Phát hiện ngoại lệ trong các bộ rất nhỏ

Tôi cần lấy chính xác nhất có thể một giá trị cho độ sáng của nguồn sáng chủ yếu ổn định với mười hai giá trị độ chói mẫu. Cảm biến không hoàn hảo và đôi khi ánh sáng có thể "nhấp nháy" sáng hơn hoặc tối hơn, có thể …

12 classification outliers algorithms

4

Phân loại là gì?

Tôi không thể tìm thấy định nghĩa chung của phân loại là gì? Tôi hiểu làm thế nào nó có thể hoạt động, nhưng tôi không thể đi đến một định nghĩa.

12 machine-learning classification

3

Tại sao kích thước VC quan trọng?

Wikipedia nói rằng: Kích thước VC là giá trị chính của tập hợp điểm lớn nhất mà thuật toán có thể phá vỡ. Chẳng hạn, một bộ phân loại tuyến tính có số lượng thẻ n + 1. Câu hỏi của tôi là tại sao chúng ta quan tâm? Hầu …

12 classification algorithms vc-dimension

1

Nhiều phân loại nhị phân so với phân loại đa lớp đơn

Những yếu tố nào cần được xem xét khi xác định nên sử dụng nhiều phân loại nhị phân hay một phân loại đa lớp đơn? Ví dụ: tôi đang xây dựng một mô hình phân loại cử chỉ tay. Một trường hợp đơn giản có 4 kết quả đầu …

12 classification multi-class

2

Làm thế nào để hiểu một mạng lưới niềm tin sâu tích chập để phân loại âm thanh?

Trong " Mạng lưới niềm tin sâu sắc kết hợp cho việc học tập không giám sát có thể mở rộng về các biểu diễn phân cấp " của Lee et. al. ( PDF ) DBN Convolutional được đề xuất. Ngoài ra phương pháp được đánh giá để phân loại …

11 classification unsupervised-learning intuition deep-belief-networks

5

Tại sao chúng tôi bác bỏ giả thuyết khống ở mức 0,05 chứ không phải mức 0,5 (như chúng tôi làm trong Phân loại)

Kiểm tra giả thuyết giống như một vấn đề Phân loại. Vì vậy, nói rằng, chúng tôi có 2 nhãn có thể cho một quan sát (chủ đề) - Có tội so với Không có tội. Đặt Non-Guilty là giả thuyết null. Nếu chúng tôi đã xem xét vấn đề …

11 probability hypothesis-testing classification p-value

2

Học tăng dần cho các mô hình phân loại trong R

Giả sử, tôi có một trình phân loại (Nó có thể là bất kỳ trình phân loại tiêu chuẩn nào như cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, hồi quy logistic .. vv) để phát hiện gian lận bằng cách sử dụng mã dưới đây library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., …

11 classification supervised-learning

2

Tại sao Bayes Classifier là phân loại lý tưởng?

Nó được coi là trường hợp lý tưởng trong đó cấu trúc xác suất nằm dưới các danh mục được biết một cách hoàn hảo. Tại sao với trình phân loại Bayes, chúng tôi đạt được hiệu suất tốt nhất có thể đạt được? Bằng chứng / giải thích chính …

11 probability classification bayesian bayes

3

Nên sử dụng hàm mất mát nào để có được phân loại nhị phân có độ chính xác cao hoặc thu hồi cao?

Tôi đang cố gắng thực hiện một trình phát hiện các đối tượng hiếm khi xảy ra (bằng hình ảnh), dự định sử dụng trình phân loại nhị phân CNN được áp dụng trong cửa sổ trượt / thay đổi kích thước. Tôi đã xây dựng các bộ kiểm tra …

11 logistic classification unbalanced-classes loss-functions

Câu hỏi được gắn thẻ «classification»