Domande taggate «machine-learning»

Gli algoritmi di machine learning costruiscono un modello dei dati di training. Il termine "apprendimento automatico" è vagamente definito; include ciò che è anche chiamato apprendimento statistico, apprendimento di rinforzo, apprendimento senza supervisione, ecc. AGGIUNGI SEMPRE UN TAG PIÙ SPECIFICO.

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Come ottenere l'intervallo di confidenza sul cambio di r-square della popolazione
Per un semplice esempio, supponiamo che ci siano due modelli di regressione lineare Modello 1 ha tre predittori, x1a, x2b, ex2c Il modello 2 ha tre predittori dal modello 1 e due predittori aggiuntivi x2aex2b Esiste un'equazione di regressione della popolazione in cui la varianza della popolazione spiegata è per …
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Come posso incorporare un valore anomalo innovativo all'osservazione 48 nel mio modello ARIMA?
Sto lavorando su un set di dati. Dopo aver usato alcune tecniche di identificazione del modello, sono uscito con un modello ARIMA (0,2,1). Ho usato la detectIOfunzione nel pacchetto TSAin R per rilevare un valore anomalo innovativo (IO) alla 48a osservazione del mio set di dati originale. Come posso incorporare …
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È possibile addestrare un modello di P (Y | X) mediante discesa gradiente stocastica da campioni non iid di P (X) e campioni iid di P (Y | X)?
Durante l'addestramento di un modello parametrico (ad es. Per massimizzare la probabilità) tramite la discesa stocastica del gradiente su alcuni set di dati, si presume comunemente che i campioni di allenamento siano estratti dalla distribuzione dei dati di allenamento. Quindi, se l'obiettivo è quello di modellare una distribuzione congiunta , …
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Regolarizzazione norma e norma studio empirico
Esistono molti metodi per eseguire la regolarizzazione , ad esempio la regolarizzazione basata sulle norme , e . Secondo Friedman Hastie & Tibsharani , il miglior regolarizzatore dipende dal problema: vale a dire la natura della vera funzione target, la particolare base utilizzata, il rapporto segnale-rumore e la dimensione del …
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Come confrontare l'accuratezza di due diversi modelli usando un significato statistico
Sto lavorando alla previsione di serie storiche. Ho due insiemi di dati D1={x1,x2,....xn}D1={x1,x2,....xn}D1=\{x_1, x_2,....x_n\} e D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2=\{x_n+1, x_n+2, x_n+3,...., x_n+k\} . Ho tre modelli di previsione: M1,M2,M3M1,M2,M3M1, M2, M3 . Tutti questi modelli sono addestrati usando campioni nel set di datiD1D1D1 e le loro prestazioni sono misurate usando i campioni nel …
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Per quanto riguarda l'utilizzo del modello bigram (N-grammo) per costruire il vettore di funzionalità per il documento di testo
Un approccio tradizionale alla costruzione di feature per l'estrazione del testo è l'approccio bag-of-words e può essere migliorato usando tf-idf per impostare il vettore di feature che caratterizza un determinato documento di testo. Al momento, sto cercando di utilizzare il modello di linguaggio bi-gram o (N-gram) per creare il vettore …
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Oltre i chicchi di Fisher
Per un po ', sembrò che i kernel di Fisher potessero diventare popolari, in quanto sembravano essere un modo per costruire kernel con modelli probabilistici. Tuttavia, raramente li ho visti usati in pratica, e ho una buona autorità che tendono a non funzionare molto bene. Si basano sul calcolo delle …
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Quale algoritmo potrebbe essere utilizzato per prevedere l'utilizzo dei materiali di consumo dati dati da acquisti passati?
Pensando a un problema apparentemente semplice ma interessante, vorrei scrivere un codice per prevedere i materiali di consumo di cui avrò bisogno nel prossimo futuro, data la storia completa dei miei acquisti precedenti. Sono sicuro che questo tipo di problema abbia una definizione più generica e ben studiata (qualcuno ha …
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