Statistiche e Big Data machine-learning

1

Creazione di un modello Markov di massima entropia da un classificatore di entropia massima multi-input esistente

Sono incuriosito dal concetto di un modello di entropia di Markov (MEMM) e sto pensando di usarlo per un tagger di Part of Speech (POS). Al momento, sto usando un classificatore convenzionale di massima entropia (ME) per taggare ogni singola parola. Questo utilizza una serie di funzionalità, inclusi i due …

9 machine-learning mcmc maximum-entropy memm

1

Quando scegliere PCA vs. LSA / LSI

Domanda: Esistono linee guida generali in merito alle caratteristiche dei dati di input, che possono essere utilizzate per decidere tra l'applicazione di PCA rispetto a LSA / LSI? Breve riassunto di PCA vs. LSA / LSI: Principle Component Analysis (PCA) e Latent Semantic Analysis (LSA) o Latent Semantic Indexing (LSI) …

9 machine-learning pca lsa

1

Il modo migliore per gestire un set di dati multiclasse non bilanciato con SVM

Sto cercando di costruire un modello di previsione con SVM su dati abbastanza sbilanciati. Le mie etichette / output hanno tre classi, positiva, neutra e negativa. Direi che l'esempio positivo rende circa il 10-20% dei miei dati, neutro circa il 50-60% e negativo circa il 30-40%. Sto cercando di bilanciare …

9 machine-learning predictive-models svm unbalanced-classes

3

Selezione dei parametri SVM

Esistono metodi alternativi migliori per scegliere C e Gamma che offrono migliori prestazioni di allenamento?

9 machine-learning

3

Come selezionare rapidamente variabili importanti da un set di dati molto grande?

Ho un set di dati con circa 2.000 variabili binarie / 200.000 righe e sto cercando di prevedere una singola variabile binaria dipendente. Il mio obiettivo principale in questa fase non è ottenere l'accuratezza della previsione, ma piuttosto identificare quali di queste variabili sono predittori importanti. Vorrei ridurre il numero …

9 machine-learning data-mining large-data

6

Test di stabilità in una serie temporale

Esiste un metodo standard (o migliore) per i test quando una determinata serie temporale si è stabilizzata? Qualche motivazione Ho un sistema dinamico stocastico che genera un valore ad ogni passaggio . Questo sistema ha un comportamento transitorio fino al passo temporale e quindi si stabilizza attorno ad un valore …

9 time-series machine-learning

1

La regressione del minimo angolo mantiene le correlazioni monotonicamente decrescenti e legate?

Sto cercando di risolvere un problema per la regressione dell'angolo minimo (LAR). Questo è un problema 3.23 a pagina 97 di Hastie et al., Elements of Statistical Learning, 2nd. ed. (5a stampa) . Si consideri un problema di regressione con tutte le variabili e la risposta che hanno zero zero …

9 regression machine-learning correlation self-study

2

Calcola la curva ROC per i dati

Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …

9 mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

1

Imparare la struttura di un compito di rinforzo gerarchico

Ho studiato problemi di apprendimento del rinforzo gerarchico e, sebbene molti articoli propongano algoritmi per l'apprendimento di una politica, sembrano tutti presumere di conoscere in anticipo una struttura grafica che descriva la gerarchia delle azioni nel dominio. Ad esempio, il metodo MAXQ per l'apprendimento del rinforzo gerarchico di Dietterich descrive …

9 machine-learning

4

Rapporto di calcolo dei dati campione utilizzati per l'adattamento / l'addestramento e la validazione del modello

Fornito una dimensione del campione "N" che ho intenzione di utilizzare per prevedere i dati. Quali sono alcuni modi per suddividere i dati in modo che io ne usi alcuni per stabilire un modello e i dati rimanenti per convalidare il modello? So che non esiste una risposta in bianco …

9 machine-learning modeling sample validation

2

L'implementazione della validazione incrociata influenza i suoi risultati?

Come sapete, esistono due tipi popolari di validazione incrociata, K-fold e campionamento casuale (come descritto in Wikipedia ). Tuttavia, so che alcuni ricercatori stanno realizzando e pubblicando articoli in cui qualcosa che è descritto come un CV di K-fold è effettivamente un sottocampionamento casuale, quindi in pratica non si sa …

9 machine-learning cross-validation

3

Come fare in modo che gli alberi della foresta casuale votino decimali ma non binari

La mia domanda riguarda la classificazione binaria, diciamo che separa i clienti buoni da quelli cattivi, ma non la regressione o la classificazione non binaria. In questo contesto, una foresta casuale è un insieme di alberi di classificazione. Per ogni osservazione, ogni albero vota un "sì" o "no" e il …

9 r machine-learning classification random-forest

1

voto duro, voto morbido nei metodi basati su ensemble

Sto leggendo l' apprendimento automatico pratico con Scikit-Learn e TensorFlow: concetti, strumenti e tecniche per costruire sistemi intelligenti . Quindi non sono in grado di capire la differenza tra voto duro e voto morbido nel contesto di metodi basati su ensemble. Cito le loro descrizioni dal libro. Le prime due …

9 machine-learning ensemble

1

Differenza tra Naive Bayes e Recurrent Neural Network (LSTM)

Voglio eseguire un'analisi del sentimento sul testo, ho esaminato diversi articoli, alcuni usano "Naive Bayes" e altri sono "Recurrent Neural Network (LSTM)" , d'altro canto ho visto una libreria Python per l'analisi del sentiment che è nltk. Utilizza "Naive Bayes" qualcuno può spiegare qual è la differenza tra l'utilizzo dei …

8 machine-learning neural-networks python natural-language

3

Qual è lo scopo di utilizzare un albero decisionale?

Non capisco qual è lo scopo dell'albero decisionale? Per come la vedo io, è una serie di if-else. Perché non uso semplicemente if-else invece di usare un albero decisionale? È perché diminuisce la complessità del mio codice? Sono ancora risparmiato dal calcolo dell'entropia e del guadagno di informazioni perché ci …

8 machine-learning

Domande taggate «machine-learning»