Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

2

Sử dụng tham số Gamma với các máy vectơ hỗ trợ

Khi sử dụng libsvm, tham số là tham số cho hàm kernel. Giá trị mặc định của nó là thiết lập như γ = 1γγ\gammaγ= 1số lượng tính năng.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Có hướng dẫn lý thuyết nào để thiết lập tham số này bên cạnh các …

9 machine-learning svm data-mining libsvm kernel-trick

1

Làm thế nào để so sánh các sự kiện quan sát so với dự kiến?

Giả sử tôi có một mẫu tần số gồm 4 sự kiện có thể xảy ra: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 và tôi có xác suất dự kiến của các sự kiện của tôi sẽ xảy ra: p1 - 0.2 p2 - 0.1 …

9 r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

2

Tự động điều chỉnh kiến trúc NN: phát minh ra những thứ không cần thiết?

Tôi đang bắt đầu hành trình tiến sĩ của mình và mục tiêu cuối cùng mà tôi đặt ra trước bản thân là phát triển ANN để theo dõi môi trường họ làm việc và tự động điều chỉnh kiến trúc của họ theo vấn đề. Hàm ý rõ ràng …

9 machine-learning neural-networks

2

Bootstrapping tham số, bán định lượng và không tham số cho các mô hình hỗn hợp

Sau đây ghép được lấy từ bài viết này . Tôi là người mới sử dụng bootstrap và đang cố gắng thực hiện bootstrapping tham số, bán định lượng và không tham số cho mô hình hỗn hợp tuyến tính với R bootgói. Mã R Đây là Rmã của tôi …

9 r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography

3

Hiệu suất tốt nhất có thể có trên một tập dữ liệu

Nói rằng tôi có một vấn đề máy học đơn giản như phân loại. Với một số điểm chuẩn trong tầm nhìn hoặc nhận dạng âm thanh, tôi, với tư cách là một con người, là một người phân loại rất tốt. Do đó, tôi có một trực giác về …

9 machine-learning

1

Phân loại với một yếu tố dự đoán chi phối

Tôi có một vấn đề phân loại ( lớp ), với thứ tự 100 dự đoán có giá trị thực, một trong số đó dường như có sức mạnh giải thích hơn nhiều so với bất kỳ dự đoán nào khác. Tôi muốn tìm hiểu sâu hơn về tác động …

9 machine-learning classification

2

Hiểu và áp dụng phân tích tình cảm

Tôi vừa được giao một dự án tiến hành phân tích tình cảm cho một số bộ sưu tập tài liệu. Bởi Googling, rất nhiều nghiên cứu liên quan đến tình cảm đã xuất hiện. Câu hỏi của tôi là: Các phương pháp / thuật toán chính để phân tích …

9 machine-learning data-mining text-mining information-retrieval sentiment-analysis

2

Làm thế nào để thực hiện lựa chọn biến thuật toán di truyền trong R cho các biến đầu vào SVM?

Tôi đang sử dụng gói kernlab trong R để xây dựng một SVM để phân loại một số dữ liệu. SVM đang hoạt động tốt ở chỗ nó cung cấp 'dự đoán' về độ chính xác khá, tuy nhiên danh sách các biến đầu vào của tôi lớn hơn tôi …

9 r machine-learning svm genetic-algorithms

2

Loại bỏ các bản sao khỏi tập huấn luyện để phân loại

Hãy để chúng tôi nói rằng tôi có một loạt các hàng cho một vấn đề phân loại: X1,...XN,YX1,...XN,YX_1, ... X_N, Y Trong đó là các tính năng / dự đoán và Y là lớp kết hợp tính năng của hàng.X1,...,XNX1,...,XNX_1, ..., X_NYYY Nhiều kết hợp tính năng và các …

9 machine-learning classification data-mining logistic stratification

1

Tạo mô hình Markov entropy tối đa từ trình phân loại entropy tối đa đa đầu vào hiện có

Tôi bị thu hút bởi khái niệm Mô hình Markrop Entropy tối đa (MEMM) và tôi đang nghĩ đến việc sử dụng nó cho một trình ghi thẻ Part of Speech (POS). Hiện tại, tôi đang sử dụng trình phân loại Maximum Entropy (ME) thông thường để gắn thẻ cho …

9 machine-learning mcmc maximum-entropy memm

1

Khi nào nên chọn PCA so với LSA / LSI

Câu hỏi: Có bất kỳ hướng dẫn chung nào liên quan đến các đặc điểm dữ liệu đầu vào, có thể được sử dụng để quyết định giữa việc áp dụng PCA so với LSA / LSI không? Tóm tắt ngắn gọn về PCA so với LSA / LSI: Phân …

9 machine-learning pca lsa

1

Cách tốt nhất để xử lý tập dữ liệu đa lớp không cân bằng với SVM

Tôi đang cố gắng xây dựng một mô hình dự đoán với các SVM trên dữ liệu khá mất cân bằng. Nhãn / đầu ra của tôi có ba lớp, tích cực, trung tính và tiêu cực. Tôi muốn nói rằng ví dụ tích cực tạo ra khoảng 10 - …

9 machine-learning predictive-models svm unbalanced-classes

3

Lựa chọn tham số SVM

Có phương pháp thay thế nào tốt hơn để chọn C và Gamma mang lại hiệu quả đào tạo tốt hơn không?

9 machine-learning

3

Làm thế nào để nhanh chóng chọn các biến quan trọng từ một tập dữ liệu rất lớn?

Tôi có một bộ dữ liệu với khoảng 2.000 biến nhị phân / 200.000 hàng và tôi đang cố gắng dự đoán một biến phụ thuộc nhị phân duy nhất. Mục tiêu chính của tôi trong giai đoạn này không phải là dự đoán chính xác, mà là xác định …

9 machine-learning data-mining large-data

6

Kiểm tra sự ổn định trong một chuỗi thời gian

Có một phương pháp tiêu chuẩn (hoặc tốt nhất) để thử nghiệm khi một chuỗi thời gian nhất định đã ổn định không? Một số động lực Tôi có một hệ thống động ngẫu nhiên tạo ra giá trị tại mỗi bước . Hệ thống này có một số hành …

9 time-series machine-learning

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»