Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

2

Trong những điều kiện nào làm máy tăng cường độ dốc vượt trội so với rừng ngẫu nhiên?

Máy tăng cường độ dốc của Friedman có thể đạt được hiệu suất tốt hơn Rừng ngẫu nhiên của Breiman không? Nếu vậy, trong điều kiện hoặc loại dữ liệu nào có thể làm cho gbm tốt hơn?

16 machine-learning data-mining random-forest boosting

2

phương pháp đào tạo cho tập dữ liệu mất cân bằng cao

Tôi có một bộ dữ liệu kiểm tra mất cân bằng cao. Tập hợp tích cực bao gồm 100 trường hợp trong khi tập hợp âm bao gồm 1500 trường hợp. Về mặt đào tạo, tôi có một nhóm ứng viên lớn hơn: bộ đào tạo tích cực có 1200 …

16 machine-learning classification data-mining svm bioinformatics

3

Tìm kiếm lưới trên xác nhận chéo k-Fold

Tôi đã có bộ dữ liệu gồm 120 mẫu trong cài đặt xác thực chéo 10 lần. Hiện tại, tôi chọn dữ liệu huấn luyện của lần đầu tiên và thực hiện xác nhận chéo 5 lần trên đó để chọn các giá trị của gamma và C bằng cách …

16 machine-learning classification cross-validation svm

2

Phân loại GBM có bị kích thước lớp không cân bằng không?

Tôi đang giải quyết một vấn đề phân loại nhị phân có giám sát. Tôi muốn sử dụng gói GBM để phân loại các cá nhân là không bị nhiễm / bị nhiễm bệnh. Tôi có 15 lần không bị nhiễm bệnh hơn những người bị nhiễm bệnh. Tôi đã …

16 r machine-learning boosting unbalanced-classes gbm

3

Biến cộng tuyến trong đào tạo LDA Multiclass

Tôi đang đào tạo một trình phân loại LDA nhiều lớp với 8 lớp dữ liệu. Trong khi thực hiện đào tạo, tôi nhận được một cảnh báo: " Biến là cộng tuyến " Tôi đang nhận được độ chính xác đào tạo hơn 90% . Tôi đang sử dụng …

16 machine-learning classification python scikit-learn discriminant-analysis

6

Triển khai SVM nhanh nhất

Thêm một câu hỏi chung. Tôi đang chạy một SVM rbf cho mô hình dự đoán. Tôi nghĩ rằng chương trình hiện tại của tôi chắc chắn cần một chút tăng tốc. Tôi sử dụng scikit learn với tìm kiếm từ lưới thô đến mịn + xác thực chéo. Mỗi …

16 machine-learning svm predictive-models scikit-learn kernel-trick

5

Để phân loại với Rừng ngẫu nhiên trong R, người ta nên điều chỉnh như thế nào cho kích thước lớp không cân bằng?

Tôi đang khám phá các phương pháp phân loại khác nhau cho một dự án mà tôi đang thực hiện và quan tâm đến việc thử Rừng ngẫu nhiên. Tôi đang cố gắng giáo dục bản thân khi đi cùng, và sẽ đánh giá cao bất kỳ trợ giúp nào …

16 r machine-learning random-forest

1

Trong lý thuyết học thống kê, không có vấn đề gì về việc quá mức trong một bài kiểm tra?

Chúng ta hãy xem xét vấn đề về việc phân loại bộ dữ liệu MNIST. Theo trang web MNIST của Yann LeCun , 'Ciresan et al.' nhận được 0,23% tỷ lệ lỗi trên bộ kiểm tra MNIST bằng cách sử dụng Mạng thần kinh chuyển đổi. Chúng ta hãy biểu …

16 machine-learning classification overfitting probability-inequalities

3

Sự khác biệt giữa học trực tuyến và học tập theo đợt là gì?

Tôi hiện đang đọc bài báo Học trực tuyến và Batch hiệu quả bằng cách sử dụng Chia tách tiến lùi của John Duchi và Yoram Singer. Tôi rất bối rối về việc sử dụng các thuật ngữ 'Trực tuyến' và 'Batch'. Tôi nghĩ rằng 'Trực tuyến' có nghĩa là …

16 machine-learning online gradient-descent

1

Là tổng của hai cây quyết định tương đương với một cây quyết định?

Giả sử chúng ta có hai cây hồi quy (cây A và cây B) rằng tấm bản đồ đầu vào để đầu ra y ∈ R . Hãy để y = f Một ( x ) cho cây A và f B ( x ) cho cây B. Mỗi cây …

15 regression machine-learning cart

3

Tôi có thể sử dụng một bộ Xác thực nhỏ không?

Tôi hiểu lý do đằng sau việc chia dữ liệu thành tập Kiểm tra và tập Xác thực. Tôi cũng hiểu rằng kích thước của sự phân chia sẽ phụ thuộc vào tình huống nhưng nhìn chung sẽ thay đổi từ 50/50 đến 90/10. Tôi đã xây dựng một RNN …

15 machine-learning neural-networks validation

2

Một phương pháp tốt để phân cụm văn bản ngắn là gì?

Tôi đang làm việc trên một vấn đề cụm văn bản. Dữ liệu chứa một số câu. Có một thuật toán tốt đạt độ chính xác cao trên văn bản ngắn? Bạn có thể cung cấp tài liệu tham khảo tốt? Các thuật toán như KMeans, cụm phổ không hoạt …

15 machine-learning clustering text-mining

2

Tại sao tối đa hóa kỳ vọng là quan trọng cho các mô hình hỗn hợp?

Có nhiều tài liệu nhấn mạnh phương pháp Tối đa hóa kỳ vọng trên các mô hình hỗn hợp (Hỗn hợp của Gaussian, Mô hình Markov ẩn, v.v.). Tại sao EM lại quan trọng? EM chỉ là một cách để tối ưu hóa và không được sử dụng rộng rãi …

15 machine-learning optimization expectation-maximization gaussian-mixture

5

Có phải là gian lận khi bỏ các ngoại lệ dựa trên boxplot của Lỗi tuyệt đối trung bình để cải thiện mô hình hồi quy

Tôi có một mô hình dự đoán được thử nghiệm với bốn phương pháp như bạn có thể thấy trong hình boxplot bên dưới. Thuộc tính mà mô hình dự đoán nằm trong khoảng 0-8. Bạn có thể nhận thấy rằng có một ngoại lệ giới hạn trên và ba …

15 regression machine-learning multiple-regression predictive-models outliers

1

Đạo hàm của sự thay đổi các biến của hàm mật độ xác suất?

Trong nhận dạng mẫu sách và học máy (công thức 1.27), nó mang lại py( y) = px( X ) |||dxdy|||= px( g( y) ) | g'( y) |py(y)= =px(x)|dxdy|= =px(g(y))|g'(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) | trong đó , là pdf tương ứng với đối …

15 machine-learning probability self-study derivative jacobian

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»