Câu hỏi được gắn thẻ «classification»

Sự khác biệt giữa "tiêu chuẩn vàng" và "sự thật mặt đất" là gì? Hai bài viết wiki (nghĩa là tiêu chuẩn vàng và sự thật mặt đất ) liên quan đến cả hai khái niệm với nhau về độ chính xác / độ chính xác của mô hình. Đó …

9 classification  terminology 

Tôi đang vật lộn với các điểm chiếu trong phân tích phân biệt tuyến tính (LDA). Nhiều cuốn sách về các phương pháp thống kê đa biến minh họa ý tưởng của LDA với hình dưới đây. Mô tả vấn đề như sau. Trước tiên, chúng ta cần vẽ ranh …

9 r  machine-learning  classification  discriminant-analysis 

Tôi có một bộ huấn luyện với khoảng 3000 trường hợp tích cực và 3000 trường hợp tiêu cực. Nhưng bộ dữ liệu thử nghiệm của tôi là khá nhiều không cân bằng. Tập hợp dương chỉ có 50 trường hợp và âm có 1500 trường hợp. Điều này gây …

9 machine-learning  classification  data-mining  svm 

Đối với trình phân loại nhiều lớp xác suất, chúng ta có thể nhận được xác suất thành viên của một điểm mới cho mỗi lớp y i ; trong trường hợp 3 lớp giả sử ta nhận được P ( y a | x ) > P ( y …

9 probability  classification  svm  unsupervised-learning  uncertainty 

Đó có thể là kỹ thuật tốt để đối mặt với vấn đề trừu tượng này? Bạn có một luồng dữ liệu của tín hiệu liên tục, như một tín hiệu từ một cảm biến vật lý. Tín hiệu đó có giá trị thực (rời rạc), không có thuộc tính; …

9 machine-learning  classification  signal-processing  online 

Đầu tiên, hãy để tôi nói rằng tôi hơi sâu sắc ở đây, vì vậy nếu câu hỏi này cần được đặt lại hoặc đóng lại như một bản sao, xin vui lòng cho tôi biết. Có thể đơn giản là tôi không có từ vựng thích hợp để diễn …

9 classification 

Tôi hiện đang xem xét hình thức nguyên thủy không giới hạn của trình phân loại một đấu tất cả ∑i=1NI∑k=1,k≠yiNKL(1+wk⋅xi−wyi⋅xi)∑i=1NI∑k=1,k≠yiNKL(1+wk⋅xi−wyi⋅xi)\sum\limits_{i=1}^{N_I} \sum\limits_{k=1,\atop k \neq y_i}^{N_K} L(1+ \mathbf{w_k}\cdot\mathbf{x_i}-\mathbf{w_{y_i}}\cdot\mathbf{x_i}) Ở đâu NININ_I là số lượng phiên bản, là số lượng các lớp, là số lượng tính năng, là ma trận dữ liệu …

9 classification  loss-functions 

Đối với rừng ngẫu nhiên, chúng tôi chia nút theo tạp chất Gini hoặc entropy cho một tập hợp các tính năng. RandomForestClassifier trong sklearn, chúng ta có thể chọn phân tách bằng cách sử dụng tiêu chí Gini hoặc Entropy. Tuy nhiên, những gì tôi đọc về Trình phân …

9 classification  python  random-forest  scikit-learn 

Tôi đang cố gắng điều hòa các định nghĩa khác nhau của hàm chi phí / tổn thất SVM biên mềm ở dạng nguyên thủy. Có một toán tử "max ()" mà tôi không hiểu. Tôi đã học về SVM nhiều năm trước từ sách giáo khoa cấp đại học …

9 machine-learning  classification  svm  data-mining  loss-functions 

Tôi đã nhận được câu hỏi này trong một bài kiểm tra, nó đã hỏi điều gì sẽ là lỗi đào tạo cho trình phân loại KNN khi K = 1. Đào tạo có ý nghĩa gì đối với phân loại KNN? Sự hiểu biết của tôi về trình phân …

8 classification  supervised-learning  k-nearest-neighbour 

Tôi đã có một bộ dữ liệu với 338 dự đoán và 570 trường hợp (không thể tải lên một cách đáng tiếc) mà tôi đang sử dụng Lasso để thực hiện lựa chọn tính năng. Cụ thể, tôi đang sử dụng cv.glmnethàm từ glmnetnhư sau, trong đó mydata_matrixcó ma …

8 r  classification  lasso  glmnet 

Tham chiếu đến hình ảnh trên, rõ ràng một vòng tròn có thể tách hai lớp (hình ảnh bên trái). Tại sao sau đó mất quá nhiều đau đớn để ánh xạ nó đến một chức năng để làm cho nó có thể phân tách tuyến tính (hình ảnh bên …

8 machine-learning  classification  svm  separation 

Tôi đã xem qua các câu hỏi liên quan đến mã hóa tính năng phân loại, nhưng không thể tìm thấy bất kỳ điều gì thảo luận về vấn đề của tôi. Xin lỗi nếu tôi bỏ lỡ nó. Giả sử chúng ta có một bộ dữ liệu với các …

8 classification  categorical-data  dimensionality-reduction  feature-construction  many-categories 

Từ Wikipedia: Trong mô hình thống kê, phân tích hồi quy là một quá trình thống kê để ước tính mối quan hệ giữa các biến. Nó bao gồm nhiều kỹ thuật để mô hình hóa và phân tích một số biến, khi trọng tâm là mối quan hệ giữa …

8 regression  machine-learning  classification  definition 

Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning