Thống kê và dữ liệu lớn classification

3

Tại sao các phân loại Bayes ngây thơ thực hiện tốt như vậy?

Phân loại Naive Bayes là một lựa chọn phổ biến cho các vấn đề phân loại. Có nhiều lý do cho việc này, bao gồm: "Zeitgeist" - nhận thức rộng rãi sau thành công của các bộ lọc thư rác khoảng mười năm trước Dễ viết Mô hình phân loại …

38 classification naive-bayes

2

ImageNet: tỷ lệ lỗi top-1 và top-5 là gì?

Trong các tài liệu phân loại ImageNet, tỷ lệ lỗi top 1 và top 5 là các đơn vị quan trọng để đo lường sự thành công của một số giải pháp, nhưng các tỷ lệ lỗi đó là gì? Trong phân loại ImageNet với các mạng nơ ron kết …

38 classification neural-networks error measurement-error image-processing

3

Áp dụng các từ nhúng cho toàn bộ tài liệu, để có được một vectơ đặc trưng

Làm cách nào để sử dụng từ nhúng để ánh xạ tài liệu tới vectơ đặc trưng, phù hợp để sử dụng với việc học có giám sát? Một từ nhúng ánh xạ mỗi từ vào một vectơ , trong đó là một số không quá lớn (ví dụ: 500). …

38 classification natural-language supervised-learning word2vec word-embeddings

6

Cải thiện phân loại với nhiều biến phân loại

Tôi đang làm việc trên một tập dữ liệu với hơn 200.000 mẫu và khoảng 50 tính năng cho mỗi mẫu: 10 biến liên tục và ~ 40 biến khác là các biến phân loại (quốc gia, ngôn ngữ, lĩnh vực khoa học, v.v.). Đối với các biến phân loại …

37 machine-learning classification categorical-data random-forest many-categories

3

SVM, Quá mức, lời nguyền của chiều

Tập dữ liệu của tôi nhỏ (120 mẫu), tuy nhiên số lượng tính năng lớn thay đổi từ (1000-200.000). Mặc dù tôi đang thực hiện lựa chọn tính năng để chọn một tập hợp con các tính năng, nhưng nó vẫn có thể quá phù hợp. Câu hỏi đầu tiên …

37 classification svm

2

Hồi quy logistic so với LDA là phân loại hai lớp

Tôi đang cố gắng che giấu sự khác biệt thống kê giữa phân tích phân biệt tuyến tính và hồi quy Logistic . Có phải tôi hiểu đúng không, đối với bài toán phân loại hai lớp , LDA dự đoán hai hàm mật độ bình thường (một cho mỗi …

36 regression logistic classification discriminant-analysis

3

PCA và phân tách thử nghiệm / đào tạo

Tôi có một bộ dữ liệu mà tôi có nhiều bộ nhãn nhị phân. Đối với mỗi bộ nhãn, tôi huấn luyện một bộ phân loại, đánh giá nó bằng cách xác thực chéo. Tôi muốn giảm kích thước bằng phân tích thành phần chính (PCA). Câu hỏi của tôi …

35 machine-learning classification pca cross-validation

3

Làm thế nào để giải thích OOB và ma trận nhầm lẫn cho rừng ngẫu nhiên?

Tôi đã nhận được một tập lệnh R từ một người nào đó để chạy mô hình rừng ngẫu nhiên. Tôi đã sửa đổi và chạy nó với một số dữ liệu nhân viên. Chúng tôi đang cố gắng dự đoán sự tách biệt tự nguyện. Dưới đây là một …

35 r classification error random-forest

5

Dữ liệu miễn phí được thiết lập để phân loại chiều rất cao [đóng]

Tập dữ liệu có sẵn miễn phí để phân loại với hơn 1000 tính năng (hoặc điểm mẫu nếu nó chứa đường cong) là gì? Đã có một wiki cộng đồng về các bộ dữ liệu miễn phí: Định vị các mẫu dữ liệu có sẵn miễn phí Nhưng ở …

35 machine-learning classification dataset large-data

3

Tại sao t-SNE không được sử dụng như một kỹ thuật giảm kích thước để phân cụm hoặc phân loại?

Trong một nhiệm vụ gần đây, chúng tôi được yêu cầu sử dụng PCA trên các chữ số MNIST để giảm kích thước từ 64 (8 x 8 hình ảnh) xuống 2. Sau đó chúng tôi phải phân cụm các chữ số bằng Mô hình hỗn hợp Gaussian. PCA chỉ …

34 classification clustering pca dimensionality-reduction tsne

3

Cách diễn giải Giảm trung bình về độ chính xác và Giảm trung bình GINI trong các mô hình Rừng ngẫu nhiên

Tôi đang gặp một số khó khăn để hiểu cách diễn giải đầu ra quan trọng khác nhau từ gói Rừng ngẫu nhiên. Độ giảm độ chính xác trung bình thường được mô tả là "sự giảm độ chính xác của mô hình do hoán vị các giá trị trong …

34 r machine-learning classification random-forest

3

Tại sao có sự khác biệt giữa tính toán thủ công hồi quy logistic khoảng tin cậy 95% và sử dụng hàm confint () trong R?

Các bạn thân mến - Tôi đã nhận thấy một điều kỳ lạ mà tôi không thể giải thích, bạn có thể không? Tóm lại: cách tiếp cận thủ công để tính toán khoảng tin cậy trong mô hình hồi quy logistic và hàm R confint()cho kết quả khác nhau. …

34 r regression logistic confidence-interval profile-likelihood correlation mcmc error mixture measurement data-augmentation r logistic goodness-of-fit r time-series exponential descriptive-statistics average expected-value data-visualization anova teaching hypothesis-testing multivariate-analysis r r mixed-model clustering categorical-data unsupervised-learning r logistic anova binomial estimation variance expected-value r r anova mixed-model multiple-comparisons repeated-measures project-management r poisson-distribution control-chart project-management regression residuals r distributions data-visualization r unbiased-estimator kurtosis expected-value regression spss meta-analysis r censoring regression classification data-mining mixture

3

"Người học yếu" nghĩa là gì?

Ai đó có thể cho tôi biết cụm từ 'người học yếu' nghĩa là gì không? Có phải nó được coi là một giả thuyết yếu? Tôi bối rối về mối quan hệ giữa người học yếu và người phân loại yếu. Cả hai giống nhau hay có một số …

34 classification svm terminology adaboost pac-learning

4

Triển khai CRF trên python

Có một triển khai phổ biến của Trường ngẫu nhiên có điều kiện trong Python không? Tôi dường như không thể tìm thấy bất kỳ được sử dụng rộng rãi và phổ biến!

32 machine-learning classification python conditional-random-field

6

Phân loại thống kê văn bản

Tôi là một lập trình viên không có nền tảng thống kê và hiện tôi đang xem xét các phương pháp phân loại khác nhau cho một số lượng lớn các tài liệu khác nhau mà tôi muốn phân loại thành các danh mục được xác định trước. Tôi đã …

32 classification information-retrieval text-mining

Câu hỏi được gắn thẻ «classification»