Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

8

Làm thế nào để tính toán độ chính xác / thu hồi để phân loại đa lớp?

Tôi đang tự hỏi làm thế nào để tính toán các biện pháp chính xác và thu hồi để phân loại đa nhãn, nghĩa là phân loại có nhiều hơn hai nhãn và mỗi trường hợp có thể có nhiều nhãn?

72 machine-learning classification precision-recall multi-class

7

Khoảng cách Euclide thường không tốt cho dữ liệu thưa thớt?

Tôi đã thấy ở đâu đó rằng khoảng cách cổ điển (như khoảng cách Euclide) trở nên phân biệt đối xử yếu khi chúng ta có dữ liệu đa chiều và thưa thớt. Tại sao? Bạn có một ví dụ về hai vectơ dữ liệu thưa thớt trong đó khoảng …

72 machine-learning clustering data-mining sparse euclidean

2

Giải các tham số hồi quy ở dạng đóng và giảm độ dốc

Trong khóa học máy của Andrew Ng , ông giới thiệu hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic, và chỉ ra cách điều chỉnh các tham số mô hình bằng cách sử dụng phương pháp giảm độ dốc và phương pháp Newton. Tôi biết giảm dần độ dốc có …

71 regression machine-learning logistic gradient-descent

8

Kỹ năng khó tìm thấy ở người học máy?

Dường như việc khai thác dữ liệu và học máy trở nên phổ biến đến mức hầu như mọi sinh viên CS đều biết về phân loại, phân cụm, NLP thống kê ... vv. Vì vậy, dường như việc tìm kiếm các công cụ khai thác dữ liệu ngày nay …

71 machine-learning data-mining

9

Tôi nên sử dụng thuật toán nào để phát hiện dị thường trên chuỗi thời gian?

Lý lịch Tôi đang làm việc trong Trung tâm điều hành mạng, chúng tôi giám sát các hệ thống máy tính và hiệu suất của chúng. Một trong những số liệu quan trọng cần theo dõi là một số khách truy cập \ khách hàng hiện đang kết nối với …

70 machine-learning time-series python computational-statistics anomaly-detection

1

Làm cách nào để phân chia tập dữ liệu để xác thực chéo, đường cong học tập và đánh giá cuối cùng?

Một chiến lược thích hợp để chia dữ liệu là gì? Tôi yêu cầu phản hồi về phương pháp sau đây (không phải trên các thông số cá nhân như test_sizehay n_iter, nhưng nếu tôi sử dụng X, y, X_train, y_train, X_test, và y_testmột cách thích hợp và nếu chuỗi …

70 machine-learning cross-validation python scikit-learn

4

Làm thế nào để điều chỉnh siêu âm của cây xgboost?

Tôi có một dữ liệu mất cân bằng lớp và tôi muốn điều chỉnh các siêu đường kính của tress được tăng cường bằng xgboost. Câu hỏi Có tương đương với gridsearchcv hoặc randomsearchcv cho xgboost không? Nếu không, cách tiếp cận được đề xuất để điều chỉnh các tham …

68 machine-learning cross-validation xgboost boosting

6

Lựa chọn biến cho mô hình dự đoán có thực sự cần thiết trong năm 2016?

Câu hỏi này đã được hỏi trên CV một số năm trước, có vẻ như đáng để đăng lại theo thứ tự 1) công nghệ điện toán tốt hơn (ví dụ: tính toán song song, HPC, v.v.) và 2) các kỹ thuật mới hơn, ví dụ [3]. Đầu tiên, một …

67 machine-learning modeling feature-selection model-selection prediction

3

Cách sử dụng đúng cách mạng thần kinh tái phát để phân tích chuỗi thời gian

Mạng thần kinh tái phát khác với mạng "thông thường" bởi thực tế là chúng có lớp "bộ nhớ". Do lớp này, NN tái phát được cho là hữu ích trong mô hình chuỗi thời gian. Tuy nhiên, tôi không chắc tôi hiểu chính xác cách sử dụng chúng. Giả …

67 time-series machine-learning neural-networks

4

Điều gì làm cho hạt nhân Gaussian trở nên kỳ diệu cho PCA, và nói chung?

Tôi đã đọc về kernel PCA ( 1 , 2 , 3 ) với các hạt nhân Gaussian và đa thức. Làm thế nào để hạt nhân Gaussian tách biệt dường như bất kỳ loại dữ liệu phi tuyến nào đặc biệt tốt? Vui lòng đưa ra một phân tích …

67 machine-learning pca svm kernel-trick

4

Chức năng Softmax vs Sigmoid trong phân loại Logistic?

Điều gì quyết định lựa chọn chức năng (Softmax vs Sigmoid) trong phân loại Logistic? Giả sử có 4 lớp đầu ra. Mỗi hàm trên đưa ra xác suất của mỗi lớp là đầu ra chính xác. Vì vậy, cái nào để lấy một phân loại?

63 machine-learning logistic classification softmax

3

Sự khác biệt giữa mạng lưới thần kinh và mạng lưới niềm tin sâu sắc là gì?

Tôi có ấn tượng rằng khi mọi người đề cập đến một mạng lưới 'niềm tin sâu sắc' rằng về cơ bản đây là một mạng lưới thần kinh nhưng rất lớn. Điều này có đúng hay không, một mạng lưới niềm tin sâu sắc cũng ngụ ý rằng thuật …

62 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks

2

Tại sao chỉ có ba phân vùng? (đào tạo, xác nhận, kiểm tra)

Khi bạn đang cố gắng điều chỉnh các mô hình cho một tập dữ liệu lớn, lời khuyên phổ biến là phân vùng dữ liệu thành ba phần: đào tạo, xác nhận và tập dữ liệu thử nghiệm. Điều này là do các mô hình thường có ba "mức" tham …

61 machine-learning model-selection data-mining

9

Làm thế nào và tại sao bình thường hóa và tính năng nhân rộng hoạt động?

Tôi thấy rằng rất nhiều thuật toán học máy hoạt động tốt hơn với sự hủy bỏ trung bình và cân bằng hiệp phương sai. Ví dụ: Mạng thần kinh có xu hướng hội tụ nhanh hơn và K-Means thường cung cấp phân cụm tốt hơn với các tính năng …

61 machine-learning neural-networks covariance normalization

8

Làm cách nào tôi có thể giúp đảm bảo dữ liệu thử nghiệm không bị rò rỉ vào dữ liệu đào tạo?

Giả sử chúng ta có ai đó xây dựng một mô hình dự đoán, nhưng ai đó không nhất thiết phải thành thạo các nguyên tắc thống kê hoặc máy học phù hợp. Có thể chúng tôi đang giúp người đó khi họ đang học hoặc có thể người đó …

60 machine-learning classification predictive-models cross-validation out-of-sample

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»