Thống kê và dữ liệu lớn classification

3

Những lợi thế của việc xếp chồng nhiều LSTM là gì?

Những lợi thế là gì, tại sao một người sẽ sử dụng nhiều LSTM, xếp cạnh nhau, trong một mạng lưới sâu? Tôi đang sử dụng LSTM để thể hiện một chuỗi các đầu vào dưới dạng một đầu vào. Vì vậy, một khi tôi có đại diện duy nhất …

25 classification neural-networks deep-learning lstm rnn

2

Bag-of-Words for Phân loại văn bản: Tại sao không chỉ sử dụng tần số từ thay vì TFIDF?

Một cách tiếp cận phổ biến để phân loại văn bản là đào tạo một trình phân loại khỏi 'túi từ'. Người dùng lấy văn bản để được phân loại và đếm tần số của các từ trong mỗi đối tượng, theo sau là một số cách cắt xén để …

24 machine-learning classification text-mining

1

Xác suất mà điểm ngẫu nhiên trong các kích thước có thể phân tách tuyến tính là gì?

Cho điểm dữ liệu, mỗi điểm có tính năng, được gắn nhãn là , khác được gắn nhãn là . Mỗi tính năng lấy một giá trị từ cách ngẫu nhiên (phân phối đồng đều). Xác suất mà tồn tại một siêu phẳng có thể phân chia hai lớp là …

24 probability classification mathematical-statistics separation

3

Xác nhận chéo hoặc bootstrapping để đánh giá hiệu suất phân loại?

Phương pháp lấy mẫu thích hợp nhất để đánh giá hiệu suất của bộ phân loại trên một tập dữ liệu cụ thể và so sánh nó với các bộ phân loại khác là gì? Xác thực chéo có vẻ là thông lệ tiêu chuẩn, nhưng tôi đã đọc rằng …

24 machine-learning classification predictive-models cross-validation bootstrap

2

Làm thế nào lớn một bộ đào tạo là cần thiết?

Có một phương pháp phổ biến được sử dụng để xác định có bao nhiêu mẫu đào tạo được yêu cầu để đào tạo một bộ phân loại (LDA trong trường hợp này) để có được độ chính xác tổng quát hóa ngưỡng tối thiểu? Tôi đang hỏi bởi vì …

24 classification

4

Vấn đề nào làm quá khổ, gạch dưới và SMote giải quyết?

Trong một câu hỏi gần đây, nhận được, Tim hỏi khi nào dữ liệu không cân bằng thực sự là một vấn đề trong Machine Learning ? Tiền đề của câu hỏi là có rất nhiều tài liệu học máy thảo luận về cân bằng lớp học và vấn đề …

24 machine-learning classification predictive-models unbalanced-classes

2

Sự khác biệt giữa chức năng mất và chức năng quyết định là gì?

Tôi thấy rằng cả hai chức năng là một phần của các phương thức khai thác dữ liệu, chẳng hạn như Gradient Boosting Regressors. Tôi thấy rằng đó là những đối tượng riêng biệt quá. Làm thế nào là mối quan hệ giữa cả hai nói chung?

23 regression classification data-mining decision-theory

2

Làm thế nào để xử lý sự khác biệt giữa phân phối của tập kiểm tra và tập huấn luyện?

Tôi nghĩ một giả định cơ bản của học máy hoặc ước lượng tham số là dữ liệu không nhìn thấy đến từ cùng một phân phối với tập huấn luyện. Tuy nhiên, trong một số trường hợp thực tế, việc phân phối bộ kiểm tra sẽ gần như khác …

23 machine-learning classification skewness unbalanced-classes multi-class

3

Hình dung hiệu chuẩn xác suất dự đoán của một mô hình

Giả sử tôi có một mô hình dự đoán tạo ra, cho mỗi trường hợp, một xác suất cho mỗi lớp. Bây giờ tôi nhận ra rằng có nhiều cách để đánh giá một mô hình như vậy nếu tôi muốn sử dụng các xác suất đó để phân loại …

23 data-visualization classification predictive-models binary-data calibration

5

Các lựa chọn thay thế cho cây phân loại, với hiệu suất dự đoán tốt hơn (ví dụ: CV)?

Tôi đang tìm kiếm một giải pháp thay thế cho Cây phân loại có thể mang lại sức mạnh dự đoán tốt hơn. Dữ liệu tôi đang xử lý có các yếu tố cho cả các biến giải thích và biến được giải thích. Tôi nhớ đã đi qua các …

23 r machine-learning classification cart

6

Kiểm tra độ chính xác cao hơn đào tạo. Làm thế nào để giải thích?

Tôi có một bộ dữ liệu chứa tối đa 150 ví dụ (được chia thành đào tạo & kiểm tra), với nhiều tính năng (cao hơn 1000). Tôi cần so sánh các phân loại và các phương pháp lựa chọn tính năng hoạt động tốt trên dữ liệu. Vì vậy, …

23 classification feature-selection

4

Tại sao các nhà nghiên cứu sử dụng xác nhận chéo 10 lần thay vì kiểm tra trên bộ xác thực?

Tôi đã đọc rất nhiều tài liệu nghiên cứu về phân loại tình cảm và các chủ đề liên quan. Hầu hết trong số họ sử dụng xác nhận chéo 10 lần để đào tạo và kiểm tra phân loại. Điều đó có nghĩa là không có kiểm tra / …

23 classification cross-validation

1

Lựa chọn trong số các quy tắc chấm điểm thích hợp

Hầu hết các tài nguyên về quy tắc tính điểm thích hợp đề cập đến một số quy tắc tính điểm khác nhau như mất log, điểm Brier hoặc ghi hình cầu. Tuy nhiên, họ thường không đưa ra nhiều hướng dẫn về sự khác biệt giữa chúng. (Triển lãm …

22 machine-learning classification model-selection theory scoring-rules

2

Các máy Boltzmann bị hạn chế so với các mạng thần kinh đa lớp

Tôi đã muốn thử nghiệm một mạng lưới thần kinh cho một vấn đề phân loại mà tôi đang phải đối mặt. Tôi chạy vào các bài báo nói về RBM. Nhưng từ những gì tôi có thể hiểu, chúng không khác gì việc có một mạng lưới thần kinh …

22 r machine-learning classification neural-networks

3

Phân cụm giám sát hay phân loại?

Câu hỏi thứ hai là tôi đã tìm thấy trong một cuộc thảo luận ở đâu đó trên web nói về "phân cụm có giám sát", theo như tôi biết, phân cụm không được giám sát, vậy ý nghĩa chính xác của "phân cụm có giám sát" là gì? Sự …

22 clustering classification unsupervised-learning statistical-learning

Câu hỏi được gắn thẻ «classification»