Statistiche e Big Data supervised-learning

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La discesa gradiente non trova soluzione ai minimi quadrati ordinari in questo set di dati?

Ho studiato la regressione lineare e l'ho provato sul set sottostante ((x, y)}, dove x ha specificato l'area della casa in piedi quadrati e y ha specificato il prezzo in dollari. Questo è il primo esempio in Andrew Ng Notes . 2104.400 1600.330 2400.369 1416.232 3000.540 Ho sviluppato un codice …

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Estrazione automatica delle parole chiave: utilizzo delle somiglianze del coseno come funzionalità

Ho una matrice di documenti e ora vorrei estrarre parole chiave per ogni documento con un metodo di apprendimento supervisionato (SVM, Naive Bayes, ...). In questo modello, utilizzo già Tf-idf, tag Pos, ...MMM Ma ora mi chiedo dei prossimi. Ho una matrice con le somiglianze del coseno tra i termini.CCC …

12 text-mining feature-construction supervised-learning cosine-distance cosine-similarity

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Test esatto di Fisher e distribuzione ipergeometrica

Volevo capire meglio il test esatto del pescatore, quindi ho escogitato il seguente esempio di giocattolo, dove f e m corrispondono a maschio e femmina e n e y corrispondono a "consumo di soda" in questo modo: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Ovviamente, questa è …

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Apprendimento supervisionato con dati incerti?

Esiste una metodologia esistente per applicare un modello di apprendimento supervisionato a un set di dati incerto? Ad esempio, supponiamo di avere un set di dati con le classi A e B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | …

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Apprendimento incrementale per modelli di classificazione in R

Supponiamo di avere un classificatore (potrebbe essere uno qualsiasi dei classificatori standard come albero decisionale, foresta casuale, regressione logistica ecc.) Per il rilevamento di frodi utilizzando il codice seguente library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a …

11 classification supervised-learning

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Tecnica di apprendimento automatico per l'apprendimento di stringhe

Ho un elenco di parole, appartenenti a diverse categorie autodefinite. Ogni categoria ha il suo modello (ad esempio uno ha una lunghezza fissa con caratteri speciali, un'altra esiste di caratteri che si verificano solo in questa categoria di "parola", ...). Per esempio: "ABC" -> type1 "ACC" -> type1 "a8 219" …

11 machine-learning classification similarities supervised-learning

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Modelli di classificazione più interpretabili

Tranne gli alberi decisionali e la regressione logistica, quali altri modelli di classificazione forniscono una buona interpretazione? Non sono interessato alla precisione o ad altri parametri, è importante solo l'interpretazione dei risultati.

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Come trovare pesi per una misura di dissomiglianza

Voglio imparare (dedurre) i pesi degli attributi per la mia misura di dissimilarità che posso usare per il clustering. Ho alcuni esempi di coppie di oggetti che sono "simili" (dovrebbero essere nello stesso cluster), nonché alcuni esempi di coppie di oggetti "non simili" (non dovrebbero essere nello stesso cluster). Ogni …

9 clustering similarities supervised-learning semi-supervised

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Come trovare e valutare la discretizzazione ottimale per la variabile continua con criterio

Ho un set di dati con variabile continua e una variabile di destinazione binaria (0 e 1). Devo discretizzare le variabili continue (per la regressione logistica) rispetto alla variabile target e con il vincolo che la frequenza di osservazione in ciascun intervallo dovrebbe essere bilanciata. Ho provato algoritmi di machine …

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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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Errore di addestramento nel classificatore KNN quando K = 1

Ho ricevuto questa domanda in un quiz, mi ha chiesto quale sarà l'errore di addestramento per un classificatore KNN quando K = 1. Cosa significa formazione per un classificatore KNN? La mia comprensione del classificatore KNN era che considera l'intero set di dati e assegna a ogni nuova osservazione il …

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