Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

2

Thuật ngữ bão hòa phi tuyến có nghĩa là gì?

Tôi đã đọc bài Phân loại ImageNet với Mạng nơ-ron kết hợp sâu và trong phần 3 họ đã giải thích kiến trúc của Mạng nơ-ron kết hợp của họ, họ giải thích cách họ thích sử dụng: phi tuyến không bão hòaf( x ) = m a x ( …

30 machine-learning neural-networks terminology conv-neural-network

5

Phân biệt giữa hai nhóm trong thống kê và học máy: kiểm tra giả thuyết so với phân loại so với phân cụm

Giả sử tôi có hai nhóm dữ liệu, được gắn nhãn A và B (mỗi nhóm chứa 200 mẫu và 1 tính năng) và tôi muốn biết liệu chúng có khác nhau không. Tôi có thể: a) thực hiện kiểm tra thống kê (ví dụ kiểm tra t) để xem …

29 machine-learning hypothesis-testing t-test unsupervised-learning supervised-learning

4

Khi nào tôi nên cân bằng các lớp trong một tập dữ liệu đào tạo?

Tôi đã có một khóa học trực tuyến, nơi tôi học được, rằng các lớp không cân bằng trong dữ liệu đào tạo có thể dẫn đến các vấn đề, bởi vì các thuật toán phân loại đi theo quy tắc đa số, vì nó mang lại kết quả tốt …

29 machine-learning classification unbalanced-classes

3

Tại sao các nút thiên vị được sử dụng trong các mạng thần kinh?

Tại sao các nút thiên vị được sử dụng trong các mạng thần kinh? Có bao nhiêu bạn nên sử dụng? Trong các lớp bạn nên sử dụng chúng: tất cả các lớp ẩn và lớp đầu ra?

29 machine-learning neural-networks bias-node

5

Cách xử lý dữ liệu phân cấp / lồng nhau trong học máy

Tôi sẽ giải thích vấn đề của tôi bằng một ví dụ. Giả sử bạn muốn dự đoán thu nhập của một cá nhân được cung cấp một số thuộc tính: {Tuổi, Giới tính, Quốc gia, Vùng, Thành phố}. Bạn có một tập dữ liệu đào tạo như vậy train …

29 regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials

3

Sự khác biệt giữa một SVM và một tri giác

Tôi hơi bối rối với sự khác biệt giữa một SVM và một tri giác. Hãy để tôi thử tóm tắt sự hiểu biết của tôi ở đây, và xin vui lòng sửa chữa những gì tôi sai và điền vào những gì tôi đã bỏ lỡ. Perceptron không cố …

29 machine-learning svm kernel-trick

2

Có cần thiết phải thực hiện chuẩn hóa cho SVM và Rừng ngẫu nhiên không?

Mỗi tính năng của tôi 'mọi chiều đều có phạm vi giá trị khác nhau. Tôi muốn biết nếu nó là cần thiết để bình thường hóa bộ dữ liệu này.

29 machine-learning svm random-forest normalization

6

Thủ tục lựa chọn biến để phân loại nhị phân

Là gì lựa chọn biến / tính năng mà bạn thích để phân loại nhị phân khi có nhiều biến hơn / tính năng hơn so với quan sát trong tập học tập? Mục đích ở đây là để thảo luận về quy trình lựa chọn tính năng nào giúp …

29 machine-learning classification multiple-comparisons multivariate-analysis feature-selection

3

Hồi quy đa thức sử dụng scikit-learn

Tôi đang cố gắng sử dụng scikit-learn cho hồi quy đa thức. Từ những gì tôi đọc hồi quy đa thức là một trường hợp đặc biệt của hồi quy tuyến tính. Tôi đã hy vọng rằng có thể một trong những mô hình tuyến tính tổng quát của scikit …

29 regression machine-learning large-data polynomial scikit-learn

4

Làm thế nào để bạn giải thích RMSLE (Lỗi trung bình bình phương lỗi logarit)?

Tôi đã tham gia một cuộc thi học máy, nơi họ sử dụng RMSLE (Lỗi trung bình bình phương lỗi bình phương) để đánh giá hiệu suất dự đoán giá bán của một loại thiết bị. Vấn đề là tôi không chắc làm thế nào để diễn giải thành công …

29 regression machine-learning interpretation measurement-error theory

2

Làm thế nào để so sánh thống kê hiệu suất của phân loại học máy?

Dựa trên độ chính xác phân loại ước tính, tôi muốn kiểm tra xem một phân loại có tốt hơn về mặt thống kê trên một bộ cơ sở so với phân loại khác hay không. Đối với mỗi phân loại, tôi chọn ngẫu nhiên một mẫu đào tạo và …

29 machine-learning classification t-test

3

R: Rừng ngẫu nhiên ném NaN / Inf vào chức năng nước ngoài gọi lỗi Lỗi mặc dù không có dữ liệu NaN trong tập dữ liệu [đã đóng]

Tôi đang sử dụng dấu mũ để chạy một rừng ngẫu nhiên được xác thực chéo qua tập dữ liệu. Biến Y là một yếu tố. Không có NaN, Inf, hoặc NA trong tập dữ liệu của tôi. Tuy nhiên, khi chạy rừng ngẫu nhiên, tôi nhận được Error in …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

1

những con số trong báo cáo phân loại của sklearn có nghĩa là gì?

Tôi có một ví dụ dưới đây mà tôi đã lấy từ tài liệu sklearn.metrics. Classification_Vport của sklearn. Điều tôi không hiểu là tại sao lại có các giá trị F1, độ chính xác và thu hồi cho mỗi lớp mà tôi tin rằng lớp là nhãn dự đoán? Tôi …

29 machine-learning python scikit-learn precision-recall

3

Tại sao AUC cao hơn cho một bộ phân loại kém chính xác hơn so với phân loại chính xác hơn?

Tôi có hai phân loại A: mạng Bayes ngây thơ B: cây (kết nối đơn) mạng Bayes Về độ chính xác và các biện pháp khác, A thực hiện tương đối kém hơn B. Tuy nhiên, khi tôi sử dụng các gói R ROCR và AUC để thực hiện phân …

29 machine-learning classification roc auc bayesian-network

2

Mô hình thống kê đằng sau thuật toán SVM là gì?

Tôi đã học được rằng, khi xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng phương pháp dựa trên mô hình, bước đầu tiên là mô hình hóa thủ tục dữ liệu dưới dạng mô hình thống kê. Sau đó, bước tiếp theo là phát triển thuật toán học / suy …

28 machine-learning svm modeling

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»