Statistiche e Big Data classification

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Il libro "Introduzione all'apprendimento automatico" di Ethem Alpaydın afferma che la dimensione VC di un rettangolo allineato agli assi è 4. Ma come può un rettangolo frantumare un insieme di quattro punti collineari con punti positivi e negativi alternati ?? Qualcuno può spiegare e dimostrare la dimensione VC di un …

9 classification vc-dimension

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ImageNet: cosa significa l'errore cinque principali?

Uno dei metodi di valutazione per il concorso ImageNet (classificare immagini di 1.000 categorie) è l'errore top-5, cosa significa? Vedi: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

9 machine-learning classification computer-vision

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Standardizzare le funzionalità quando si utilizza LDA come fase di pre-elaborazione

Se un'analisi discriminante lineare multi-classe (o leggo talvolta anche analisi discriminante multipla) viene utilizzata per la riduzione della dimensionalità (o trasformazione dopo la riduzione della dimensionalità tramite PCA), capisco che in generale una "normalizzazione del punteggio Z" (o standardizzazione) di le funzionalità non saranno necessarie, anche se misurate su scale …

9 classification data-transformation normalization standardization discriminant-analysis

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soglia di classificazione in RandomForest-sklearn

1) Come posso modificare la soglia di classificazione (penso che sia di default 0,5) in RandomForest in sklearn? 2) come posso sottocampionare in sklearn? 3) Ho il seguente risultato dal classificatore RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64 2932 class 1 0.74 0.87 …

9 classification random-forest precision-recall unbalanced-classes

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Regressione logistica: massimizzare i veri positivi - i falsi positivi

Ho un modello di regressione logistica (adatto tramite glmnet in R con regolarizzazione della rete elastica) e vorrei massimizzare la differenza tra veri positivi e falsi positivi. Per fare ciò, mi è venuta in mente la seguente procedura: Adatta il modello di regressione logistica standard Utilizzando la soglia di previsione …

9 r regression logistic classification glmnet

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Misura delle prestazioni del classificatore che combina sensibilità e specificità?

Ho dati etichettati di 2 classi su cui sto eseguendo la classificazione utilizzando più classificatori. E i set di dati sono ben bilanciati. Nel valutare le prestazioni dei classificatori, devo prendere in considerazione l'accuratezza del classificatore nel determinare non solo i veri positivi, ma anche i veri negativi. Pertanto, se …

9 classification roc model-evaluation sensitivity-specificity

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Come misurare le prestazioni di un classificatore quando vicino al 100% delle etichette di classe appartiene a una classe?

Nel mio dati, ho una variabile di classe, indicata come . I valori di questa variabile di classe sono (binario). Quasi tutte le osservazioni di sono 0 (vicino al 100%, più precisamente, 97%). Vorrei un test di "prestazione" su diversi modelli di classificazione (potrebbe essere la precisione). Ciò che temo …

9 classification binary-data model-evaluation

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LDA vs. perceptron

Sto cercando di capire come si adatta l'LDA ad altre tecniche di apprendimento supervisionato. Ho già letto alcuni dei post in stile LDA su LDA. Conosco già il percettrone, ma sto solo imparando la LDA ora. In che modo la LDA si adatta alla famiglia di algoritmi di apprendimento supervisionato? …

9 machine-learning classification discriminant-analysis supervised-learning

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Quale kernel SVM utilizzare per un problema di classificazione binaria?

Sono un principiante quando si tratta di supportare macchine vettoriali. Ci sono alcune linee guida che dicono quale kernel (ad esempio lineare, polinomiale) è più adatto per un problema specifico? Nel mio caso, devo classificare le pagine Web in base al fatto che contengano o meno alcune informazioni specifiche, ovvero …

9 classification svm model-selection libsvm kernel-trick

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Analisi di sopravvivenza per la previsione di eventi

Per ogni record nei miei set di dati ho le seguenti informazioni (X1 ,… ,Xm ,δ ,T )(X1 ,… ,Xm ,δ ,T ) (X_1 \ , \dots \ , X_m \ , \delta \ , T \ ) dove sono caratteristiche, è 1 se si verifica l'evento target e 0 …

9 classification survival

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Imparare dai dati relazionali

Impostazioni Molti algoritmi operano su una singola relazione o tabella, mentre molti database del mondo reale memorizzano le informazioni in più tabelle (Domingos, 2003). Domanda Quali tipi di algoritmi apprendono bene da più tabelle (relazionali). In particolare, sono interessato agli algoritmi applicabili alle attività di regressione e classificazione (non a …

9 regression machine-learning classification dataset

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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?

Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …

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

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Classificazione con un predittore dominante

Ho un problema di classificazione ( classe ), con l'ordine di 100 predittori a valore reale, uno dei quali sembra avere un potere esplicativo molto più di qualsiasi altro. Mi piacerebbe approfondire gli effetti delle altre variabili. Tuttavia, le tecniche di apprendimento automatico standard (foreste casuali, SVM, ecc.) Sembrano essere …

9 machine-learning classification

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Rimuovere i duplicati dal set di addestramento per la classificazione

Diciamo che ho un sacco di righe per un problema di classificazione: X1, . . . XN, YX1,...XN,YX_1, ... X_N, Y Dove sono le caratteristiche / i predittori e è la classe a cui appartiene la combinazione di caratteristiche della riga.X1, . . . , XNX1,...,XNX_1, ..., X_NYYY Molte combinazioni …

9 machine-learning classification data-mining logistic stratification

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Metodi allo stato dell'arte per trovare zero parti medie di una serie storica

Ho serie temporali rumorose che devo segmentare in quelle porzioni con una media zero e quelle porzioni senza una media zero. È importante trovare i confini il più accuratamente possibile (chiaramente dove il confine si trova esattamente è un po 'soggettivo). Penso che una variante di cusum possa essere adattata …

9 time-series classification mean change-point

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