Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Tôi đang cố gắng xác định mô hình tốt nhất để dự đoán giá ô tô, sử dụng giá và tính năng có sẵn trên các trang web quảng cáo phân loại ô tô. Để làm điều này, tôi đã sử dụng một vài mô hình từ thư viện scikit-learn …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

Trong một vấn đề phân loại văn bản nhỏ mà tôi đang xem xét, Naive Bayes đã thể hiện một hiệu suất tương tự hoặc lớn hơn một SVM và tôi đã rất bối rối. Tôi đã tự hỏi những yếu tố nào quyết định chiến thắng của một thuật …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

Trong cuốn sách "Phân loại mẫu và học máy" của Đức cha, nó mô tả một kỹ thuật để chính quy hóa trong bối cảnh của các mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, tôi không hiểu một đoạn mô tả rằng trong quá trình đào tạo, số bậc tự do …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

Tôi có dự án phụ này, nơi tôi thu thập dữ liệu các trang web tin tức địa phương ở nước tôi và muốn xây dựng một chỉ số tội phạm và chỉ số bất ổn chính trị. Tôi đã bao gồm phần lấy thông tin của dự án. Kế …

17 machine-learning  classification  text-mining 

Tôi đã lao vào lĩnh vực mạng lưới thần kinh và tôi bị mê hoặc với chúng. Cuối cùng tôi đã phát triển một khung ứng dụng để thử nghiệm các hệ thống thương mại tại các sàn giao dịch chứng khoán và bây giờ tôi sẽ triển khai mạng …

17 machine-learning  neural-networks 

Tôi muốn so sánh độ chính xác của hai phân loại cho ý nghĩa thống kê. Cả hai phân loại được chạy trên cùng một tập dữ liệu. Điều này khiến tôi tin rằng tôi nên sử dụng một bài kiểm tra mẫu từ những gì tôi đã đọc . …

17 machine-learning  statistical-significance  classification  t-test 

Khi sử dụng mô hình chủ đề (Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn), số lượng chủ đề là một tham số đầu vào mà người dùng cần chỉ định. Theo tôi, chúng ta cũng nên cung cấp một tập hợp các chủ đề ứng cử viên mà quy trình Dirichlet phải …

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution 

Tôi biết rằng SVM là một phân loại nhị phân. Tôi muốn mở rộng nó sang SVM nhiều lớp. Đó là cách tốt nhất và có thể là cách dễ nhất để thực hiện nó? mã: trong MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == …

17 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

Trong một thử nghiệm để phân loại văn bản, tôi đã tìm thấy trình phân loại sườn núi tạo ra kết quả liên tục đứng đầu các bài kiểm tra trong số các trình phân loại thường được đề cập và áp dụng cho các tác vụ khai thác văn …

17 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

Đã khóa . Câu hỏi này và câu trả lời của nó bị khóa vì câu hỏi không có chủ đề nhưng có ý nghĩa lịch sử. Nó hiện không chấp nhận câu trả lời hoặc tương tác mới. Tôi đã mua cuốn sách này: Làm thế nào để đo …

17 machine-learning  bayesian  references 

Tôi đang làm việc với nhiều thuật toán: RandomForest, ReasonTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear và rbf), KNN, LDA và XGBoost. Tất cả đều khá nhanh ngoại trừ SVM. Đó là khi tôi biết rằng nó cần tính năng mở rộng để hoạt động nhanh hơn. Sau đó, tôi bắt …

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

Đầu tiên, xin lỗi vì đã đăng một câu hỏi đã được thảo luận ở đây , đây , đây , đây , đâyvà để hâm nóng một chủ đề cũ. Tôi biết @DikranMarsupial đã viết về chủ đề này từ rất lâu trong các bài đăng và tạp chí, …

17 machine-learning  cross-validation  model-selection  glmnet  hyperparameter 

Câu hỏi nghe có vẻ hơi lạ vì tôi chưa quen với suy luận thống kê và mạng lưới thần kinh. Khi gặp vấn đề về phân loại khi sử dụng mạng nơ ron, chúng tôi nói rằng chúng tôi muốn tìm hiểu một hàm ánh xạ không gian của …

17 machine-learning  neural-networks 

Random Forests (RF) là một phương pháp khai thác / mô hình hóa dữ liệu cạnh tranh. Một mô hình RF có một đầu ra - biến đầu ra / dự đoán. Cách tiếp cận ngây thơ để mô hình hóa nhiều đầu ra với RF sẽ là xây dựng …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

Tôi vừa đọc xong cuộc thảo luận này . Họ cho rằng PR AUC tốt hơn ROC AUC về dữ liệu không cân bằng. Ví dụ: chúng tôi có 10 mẫu trong tập dữ liệu thử nghiệm. 9 mẫu dương tính và 1 mẫu âm tính. Chúng tôi có một …

17 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall