У меня есть задача классификации, где у меня есть несколько предикторов (один из которых является наиболее информативным), и я использую модель MARS для построения моего классификатора (меня интересует любая простая модель, и использование glms для иллюстративных целей будет тоже хорошо). Теперь у...
Я часто вижу, как люди создают новые функции на основе существующих функций для проблемы машинного обучения. Например, здесь: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ люди считают размер семьи человека новой функцией, основанной на на...
Я собираюсь через лекцию Эндрю Нг ноту на Machine Learning. Примечания знакомят нас с логистической регрессией, а затем с персептроном. При описании Перцептрона в заметках говорится, что мы просто изменили определение пороговой функции, используемой для логистической регрессии. После этого мы можем...
Я читал статью Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями, и в разделе 3 они объясняли архитектуру своей сверточной нейронной сети и объясняли, как они предпочитают использовать: ненасыщенная нелинейность f(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). потому что это было...
В чем разница между нейронной сетью , байесовской сетью , деревом решений и сетями Петри , хотя все они являются графическими моделями и визуально отображают причинно-следственную...
Каковы различия между «выводом» и «оценкой» в контексте машинного обучения ? Как новичок, я чувствую , что мы заключаем случайные величины и оценку параметров модели. Правильно ли это понимание? Если нет, то какие именно различия, и когда я должен использовать какие? Кроме того, какой из них...
Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4,...
Какие переменные / характеристики вы предпочитаете для бинарной классификации, когда в наборе обучения гораздо больше переменных / функций, чем наблюдений? Цель здесь состоит в том, чтобы обсудить, какова процедура выбора признаков, которая наилучшим образом уменьшает ошибку классификации. Мы можем...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная...
У меня есть два классификатора A: наивная байесовская сеть B: древовидная (односвязная) байесовская сеть С точки зрения точности и других показателей, A работает сравнительно хуже, чем B. Однако, когда я использую пакеты R ROCR и AUC для выполнения анализа ROC, оказывается, что AUC для A выше, чем...
Каждое измерение моих функций имеет различный диапазон значений. Я хочу знать, важно ли нормализовать этот набор
У меня был онлайн-курс, где я узнал, что несбалансированные классы в данных обучения могут привести к проблемам, потому что алгоритмы классификации идут по правилу большинства, поскольку это дает хорошие результаты, если дисбаланс слишком велик. При выполнении задания необходимо было сбалансировать...
Я пытаюсь использовать scikit-learn для полиномиальной регрессии. Из того, что я прочитал, полиномиальная регрессия является частным случаем линейной регрессии. Я прыгал, что, возможно, одна из обобщенных линейных моделей Scikit может быть параметризована для соответствия полиномам более высокого...
У меня есть вопрос, касающийся процесса перекрестной проверки. Я нахожусь в середине курса машинного обучения на Cursera. Одна из тем - о перекрестной проверке. Мне было немного трудно следовать. Я знаю, почему нам нужно CV, потому что мы хотим, чтобы наши модели хорошо работали с будущими...
Предположим, у меня есть две группы данных, помеченные A и B (каждая из которых содержит, например, 200 образцов и 1 особенность), и я хочу знать, отличаются ли они. Я мог бы: а) выполнить статистический тест (например, t-тест), чтобы увидеть, отличаются ли они статистически. б) использовать...
Я принимал участие в конкурсе по машинному обучению, где они использовали RMSLE (среднеквадратичная логарифмическая ошибка) для оценки производительности, прогнозирующей цену продажи категории оборудования. Проблема в том, что я не уверен, как интерпретировать успех моего конечного результата....
Основываясь на оценочной точности классификации, я хочу проверить, является ли один классификатор статистически лучше на базовом наборе, чем другой классификатор. Для каждого классификатора я выбираю образец обучения и тестирования случайным образом из базового набора, обучаю модель и тестирую...
Почему узлы смещения используются в нейронных сетях? Сколько вы должны использовать? В каких слоях вы должны их использовать: все скрытые слои и выходной слой?...
Меня немного смущает разница между SVM и персептроном. Позвольте мне попытаться суммировать мое понимание здесь, и, пожалуйста, не стесняйтесь исправить, где я ошибаюсь, и заполнить то, что я пропустил. Перцептрон не пытается оптимизировать разделение «расстояния». Пока он находит гиперплоскость,...
Я узнал, что при работе с данными на основе модельного подхода первым шагом является моделирование процедуры обработки данных в качестве статистической модели. Затем следующим шагом является разработка эффективного / быстрого алгоритма вывода / обучения на основе этой статистической модели. Итак, я...