Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

2

Ước tính phương sai trong xác nhận chéo k-gấp

Xác thực chéo K-Fold có thể được sử dụng để ước tính khả năng khái quát hóa của một bộ phân loại nhất định. Tôi có thể (hoặc tôi) cũng có thể tính toán phương sai gộp từ tất cả các lần xác thực để có được ước tính tốt …

27 machine-learning cross-validation

3

Làm thế nào để đánh giá xem một mô hình học máy có giám sát có quá mức hay không?

Bất cứ ai có thể cho tôi biết làm thế nào để đánh giá nếu một mô hình học máy được giám sát là quá mức hay không? Nếu tôi không có bộ dữ liệu xác nhận bên ngoài, tôi muốn biết liệu tôi có thể sử dụng ROC gồm …

27 machine-learning

5

Mạng thần kinh sâu có thể xấp xỉ chức năng nhân mà không cần chuẩn hóa?

Giả sử chúng ta muốn thực hiện hồi quy cho đơn giản f = x * ybằng cách sử dụng mạng nơ ron sâu độc lập. Tôi nhớ rằng có những reseraches nói rằng NN với một lớp ẩn có thể loại bỏ bất kỳ chức năng nào, nhưng tôi …

27 regression machine-learning neural-networks deep-learning

4

Làm cách nào để xác định ngưỡng tối ưu cho trình phân loại và tạo đường cong ROC?

Giả sử chúng ta có một trình phân loại SVM, làm thế nào để chúng ta tạo đường cong ROC? (Giống như trên lý thuyết) (vì chúng tôi đang tạo TPR và FPR với mỗi ngưỡng). Và làm thế nào để chúng ta xác định ngưỡng tối ưu cho trình …

27 machine-learning svm

1

Tại sao PCA nhạy cảm với các ngoại lệ?

Có nhiều bài đăng trên SE này thảo luận về các cách tiếp cận mạnh mẽ để phân tích thành phần chính (PCA), nhưng tôi không thể tìm thấy một lời giải thích tốt về lý do tại sao PCA nhạy cảm với các ngoại lệ ở nơi đầu tiên.

26 machine-learning pca outliers

1

Các ký hiệu cổ điển trong thống kê, đại số tuyến tính và học máy là gì? Và các kết nối giữa các ký hiệu này là gì?

Khi chúng ta đọc một cuốn sách, việc hiểu các ký hiệu đóng vai trò rất quan trọng trong việc hiểu nội dung. Thật không may, các cộng đồng khác nhau có các quy ước ký hiệu khác nhau cho việc xây dựng mô hình và vấn đề tối ưu …

26 machine-learning probability self-study optimization

6

Làm thế nào để chọn giữa điểm số ROC AUC và F1?

Gần đây tôi đã hoàn thành một cuộc thi Kaggle trong đó điểm số roc auc được sử dụng theo yêu cầu của cuộc thi. Trước dự án này, tôi thường sử dụng điểm số F1 làm số liệu để đo hiệu suất mô hình. Đi về phía trước, tôi …

26 machine-learning modeling roc scoring-rules

1

One-vs-All và One-vs-One trong svm?

Sự khác biệt giữa trình phân loại SVM một đấu một và một đấu một là gì? Liệu một phân loại có nghĩa là một phân loại để phân loại tất cả các loại / loại của hình ảnh mới và một so với một có nghĩa là mỗi loại …

26 machine-learning classification svm

4

Sự khác biệt của hạt nhân trong SVM?

Ai đó có thể vui lòng cho tôi biết sự khác biệt giữa các hạt nhân trong SVM: Tuyến tính Đa thức Gaussian (RBF) Sigmoid Bởi vì như chúng ta biết rằng kernel được sử dụng để ánh xạ không gian đầu vào của chúng ta vào không gian tính …

26 machine-learning svm pattern-recognition kernel-trick

3

Mô hình chủ đề và phương pháp đồng từ

Các mô hình chủ đề phổ biến như LDA thường phân cụm các từ có xu hướng cùng xuất hiện trong cùng một chủ đề (cụm). Sự khác biệt chính giữa các mô hình chủ đề như vậy và các phương pháp phân cụm dựa trên sự xuất hiện đơn …

26 machine-learning text-mining natural-language topic-models

1

Mất đào tạo đi xuống và lên một lần nữa. Chuyện gì đang xảy ra vậy?

Mất tập luyện của tôi đi xuống và sau đó lên một lần nữa. Nó rất kỳ lạ. Mất xác nhận chéo theo dõi tổn thất đào tạo. Chuyện gì đang xảy ra vậy? Tôi có hai LSTMS xếp chồng như sau (trên Keras): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), …

26 machine-learning neural-networks loss-functions lstm

2

Mạng nơ-ron: Để phân loại nhị phân sử dụng 1 hoặc 2 nơ-ron đầu ra?

Giả sử tôi muốn thực hiện phân loại nhị phân (một cái gì đó thuộc về lớp A hoặc lớp B). Có một số khả năng để làm điều này trong lớp đầu ra của mạng thần kinh: Sử dụng 1 nút đầu ra. Đầu ra 0 (<0,5) được coi …

26 machine-learning classification neural-networks

4

Tại sao mọi người sẽ sử dụng KNN cho hồi quy?

Từ những gì tôi hiểu, chúng ta chỉ có thể xây dựng hàm hồi quy nằm trong khoảng của dữ liệu huấn luyện. Ví dụ: (chỉ một trong các bảng là cần thiết): Làm thế nào tôi có thể dự đoán trong tương lai bằng cách sử dụng một hồi …

26 regression machine-learning k-nearest-neighbour

2

Trong caret sự khác biệt thực sự giữa cv và repeatcv là gì?

Điều này tương tự với câu hỏi phương pháp lấy mẫu lại của Caret , mặc dù điều đó thực sự không bao giờ trả lời phần này của câu hỏi theo cách đã được thống nhất. chức năng đào tạo của caret cung cấp cvvà repeatedcv. Sự khác biệt …

26 r machine-learning caret

9

Các nhà thống kê làm gì mà không thể được tự động?

Phần mềm cuối cùng sẽ làm cho các nhà thống kê lỗi thời? Những gì được thực hiện mà không thể được lập trình vào máy tính?

26 machine-learning dataset careers

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»