Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Điểm F1 là giá trị trung bình hài hòa của độ chính xác và thu hồi. Trục y của thu hồi là tỷ lệ dương thực sự (cũng là thu hồi). Vì vậy, đôi khi các phân loại có thể có mức thu hồi thấp nhưng AUC rất cao, điều …

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

Trích dẫn từ wikipedia: Trong thống kê, một ước lượng phù hợp hoặc ước lượng tiệm cận phù hợp là một ước lượng-một quy tắc để tính dự toán của một tham số θ∗θ∗θ^* -having tài sản đó như số lượng các điểm dữ liệu sử dụng tăng vô thời …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

SVM có xử lý dữ liệu không cân bằng không? Có bất kỳ tham số nào (như C, hoặc chi phí phân loại sai) xử lý bộ dữ liệu không cân bằng không?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

Để đánh giá hiệu suất một thuật toán phân loại mới, tôi đang cố gắng so sánh độ chính xác và độ phức tạp (big-O trong đào tạo và phân loại). Từ Machine Learning: đánh giá tôi nhận được một danh sách phân loại được giám sát đầy đủ, cũng …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

Tôi đang đào tạo một mô hình phân loại với Rừng ngẫu nhiên để phân biệt giữa 6 loại. Dữ liệu giao dịch của tôi có khoảng 60k + quan sát và 35 biến. Đây là một ví dụ về cách nó trông như thế nào. _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Tôi đã cố gắng giải quyết vấn đề này trong hơn một năm mà không có nhiều tiến bộ. Đây là một phần của dự án nghiên cứu tôi đang thực hiện, nhưng tôi sẽ minh họa nó bằng một ví dụ câu chuyện tôi đã tạo ra, bởi vì …

14 time-series  machine-learning  prediction 

Làm thế nào để chứng minh rằng đối với hàm cơ sở xuyên tâm không có không gian đặc trưng chiều hữu hạn như vậy rằng đối với một số chúng ta có ?k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to Hk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x, y) = \langle \Phi(x), \Phi(y)\rangle

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

Tôi đã đọc ở nơi khác rằng lựa chọn chức năng kích hoạt lớp ẩn trong NN phải dựa trên nhu cầu của một người , tức là nếu bạn cần các giá trị trong phạm vi -1 đến 1, hãy sử dụng tanh và sử dụng sigmoid cho phạm …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

Tôi đang sử dụng gói nnet trong R để cố gắng xây dựng ANN để dự đoán giá bất động sản cho căn hộ (dự án cá nhân). Tôi chưa quen với điều này và không có nền tảng toán học, vì vậy hãy cởi trần với tôi. Tôi có …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

Tôi đã phát triển một bằng chứng về hệ thống khái niệm để nhận dạng âm thanh bằng cách sử dụng mfcc và các mô hình markov ẩn. Nó cho kết quả đầy hứa hẹn khi tôi kiểm tra hệ thống trên các âm thanh đã biết. Mặc dù hệ …

14 machine-learning  hidden-markov-model  pattern-recognition 

Một số cách tiếp cận để phân loại dữ liệu với một số tính năng khác nhau là gì? Ví dụ, hãy xem xét một vấn đề trong đó mỗi điểm dữ liệu là một vectơ của các điểm x và y và chúng ta không có cùng số điểm …

14 machine-learning  missing-data 

Tuần tới chúng tôi có một thực tập sinh từ một trường học địa phương trong nhà. Khái niệm đằng sau thời gian thực tập ngắn ngủi của anh là tìm hiểu về cách thế giới thực hoạt động và những công việc nhất định giải quyết, công việc hàng …

14 machine-learning  teaching 

Nhiều thuật toán học máy, ví dụ như mạng nơ ron, sẽ xử lý các con số. Vì vậy, khi bạn có một dữ liệu phân loại, bạn cần chuyển đổi nó. Ý tôi là phân loại, ví dụ: Thương hiệu xe hơi: Audi, BMW, Chevrolet ... ID người dùng: …

14 machine-learning  many-categories 

Đưa ra một chuỗi các đầu vào, tôi cần xác định xem chuỗi này có thuộc tính mong muốn nhất định hay không. Thuộc tính chỉ có thể đúng hoặc sai, nghĩa là chỉ có hai lớp có thể thuộc về một chuỗi. Mối quan hệ chính xác giữa chuỗi …

14 machine-learning  classification  modeling 

Trước hết, tôi muốn mô tả một số bố cục phổ biến mà sách Khai thác dữ liệu sử dụng giải thích cách xử lý Dữ liệu không cân bằng . Thông thường, phần chính được đặt tên là Bộ dữ liệu không cân bằng và chúng bao gồm hai …

14 machine-learning  classification  unbalanced-classes