Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Các thuật toán học máy xây dựng một mô hình của dữ liệu đào tạo. Thuật ngữ "học máy" được định nghĩa mơ hồ; nó bao gồm những gì còn được gọi là học thống kê, học tăng cường, học không giám sát, v.v ... LUÔN LUÔN THÊM MỘT THÊM THÊM CỤ THỂ.

tính năng kỹ thuật có quan trọng khi thực hiện Random Forest hoặc Gradient Boosting không?

Đối với các mô hình tuyến tính (như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, v.v.), kỹ thuật tính năng là một bước quan trọng để cải thiện hiệu suất của các mô hình. Câu hỏi của tôi là có vấn đề gì không nếu chúng ta thực hiện bất …

9 machine-learning random-forest feature-construction gbm boosting

Cách chọn loại tham số GAM

Tôi đã bắt đầu làm việc với GAM in R và tôi đã có được cuốn sách tuyệt vời của Simon Wood về chủ đề này ( "Các mô hình phụ gia tổng quát Giới thiệu với R" ). Dựa trên một trong những ví dụ của anh ấy, tôi …

9 r regression machine-learning gam mgcv

Hàm chi phí SVM: định nghĩa cũ và mới

Tôi đang cố gắng điều hòa các định nghĩa khác nhau của hàm chi phí / tổn thất SVM biên mềm ở dạng nguyên thủy. Có một toán tử "max ()" mà tôi không hiểu. Tôi đã học về SVM nhiều năm trước từ sách giáo khoa cấp đại học …

9 machine-learning classification svm data-mining loss-functions

Trong học máy, tốt hơn là có tỷ lệ lớp cân bằng hoặc đại diện cho dân số?

Trong bối cảnh học máy, giả sử bạn có một vấn đề trong đó các lớp trong dân số thực không cân bằng - ví dụ: Lớp A xảy ra 80% thời gian và Lớp B xảy ra 20% thời gian. Trong trường hợp như vậy, nói chung có tốt …

9 machine-learning unbalanced-classes

Xu hướng cộng gộp trong xgboost (và hiệu chỉnh của nó?)

Tôi đang tham gia một cuộc thi ngay bây giờ. Tôi biết công việc của mình là làm tốt điều đó, nhưng có lẽ ai đó muốn thảo luận về vấn đề của tôi và giải pháp của nó ở đây vì điều này có thể là chính mình cho …

9 machine-learning boosting overfitting bias-correction

Làm thế nào để xác định quá mức trong mạng lưới thần kinh chuyển đổi?

Tôi hiểu rằng bỏ học được sử dụng để giảm sự phù hợp trong mạng. Đây là một kỹ thuật khái quát. Trong mạng lưới thần kinh tích chập làm thế nào tôi có thể xác định quá mức? Một tình huống mà tôi có thể nghĩ đến là khi …

9 machine-learning overfitting conv-neural-network dropout

Bao nhiêu là quá nhiều quá mức?

Về mặt khái niệm, bạn vẽ đường thẳng giữa một mô hình overfit và mô hình phù hợp đầy đủ? Rõ ràng rằng nếu mô hình của bạn đang thực hiện tốt hơn một vài phần trăm trên tập huấn luyện của bạn so với tập kiểm tra của bạn, …

9 machine-learning model overfitting supervised-learning

Hồi quy rừng ngẫu nhiên - phần dư tương quan với đáp ứng

Tôi đang cố gắng sử dụng hồi quy Rừng ngẫu nhiên. Tôi có một biến trả lời: y = rnorm(10000, mean=0, sd=3) Và một vài biến dự đoán (chỉ là phản ứng có thêm nhiễu): x = data.frame(v1=y + rnorm(10000, mean=0, sd=3), v2=y + rnorm(10000, mean=0, sd=3), v3=y + rnorm(10000, …

9 r regression machine-learning random-forest ensemble

Sự khác biệt giữa Naive Bayes và Mạng thần kinh tái phát (LSTM)

Tôi muốn thực hiện phân tích tình cảm trên văn bản, đã trải qua một số bài viết, một số trong số họ đang sử dụng "Naive Bayes" và một số khác là "Mạng thần kinh tái phát (LSTM)" , mặt khác tôi đã thấy một thư viện python để …

8 machine-learning neural-networks python natural-language

Mục đích của việc sử dụng cây quyết định là gì?

Tôi không hiểu mục đích của cây quyết định là gì? Theo cách tôi thấy, nó là một chuỗi if-other. Tại sao tôi không sử dụng if-other thay vì sử dụng cây quyết định? Có phải vì nó làm giảm độ phức tạp của mã của tôi? Tôi vẫn không …

8 machine-learning

Quá mức vào mục đích

Nó sẽ có ý nghĩa để phù hợp với một mô hình trên mục đích? Nói rằng tôi có một trường hợp sử dụng mà tôi biết dữ liệu sẽ không thay đổi nhiều so với dữ liệu đào tạo. Tôi đang suy nghĩ ở đây về dự đoán lưu …

8 machine-learning time-series forecasting prediction overfitting

Ví dụ khi sử dụng độ chính xác làm thước đo kết quả sẽ dẫn đến kết luận sai

Tôi đang xem xét các biện pháp hiệu suất khác nhau cho các mô hình dự đoán. Rất nhiều đã được viết về các vấn đề sử dụng độ chính xác, thay vì một cái gì đó liên tục hơn để đánh giá hiệu suất mô hình. Frank Harrell http://www.fharrell.com/post/ …

8 machine-learning predictive-models accuracy

"Kích thước thùng" trong biểu đồ có thể được coi là một ràng buộc thông thường không?

Khi nghĩ về biểu đồ như là một ước tính của hàm mật độ, có hợp lý không khi nghĩ kích thước bin là một tham số ràng buộc cấu trúc cục bộ của hàm đó? Ngoài ra, có cách nào tốt hơn để nói rõ lý do này không?

8 machine-learning distributions regularization histogram binning

Là độ lệch thấp trong một mẫu có phải là từ đồng nghĩa với phương sai cao không?

Điều sau đây có đúng không? độ lệch thấp = phương sai cao độ lệch cao = phương sai thấp Tôi hiểu độ lệch cao và thấp nhưng sau đó phương sai khác nhau như thế nào? Hay là những từ đồng nghĩa ở trên?

8 machine-learning neural-networks variance sampling bias

Huyền thoại về khả năng dự đoán chân trời dài

Gần đây tôi đã bắt gặp một bài viết hấp dẫn về dự đoán lợi nhuận thị trường chứng khoán trong tương lai. Tác giả trình bày biểu đồ dưới đây và trích dẫn R ^ 2 là 0,913. Điều này sẽ làm cho phương pháp của tác giả vượt …

8 machine-learning time-series forecasting predictive-models

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.

Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.