Ilmu Data

Apa cara terbaik untuk mengkategorikan pendekatan yang telah dikembangkan untuk mengatasi masalah kelas ketidakseimbangan? Artikel ini mengelompokkannya menjadi: Preprocessing: termasuk metode oversampling, undersampling dan hybrid, Pembelajaran sensitif biaya: termasuk metode langsung dan meta-learning yang selanjutnya dibagi menjadi thresholding dan sampling, Teknik ensemble: mencakup ansambel yang sensitif terhadap biaya dan pemrosesan …

8 machine-learning  classification  class-imbalance 

Bisakah Anda jelaskan apa itu ketepatan terbatas? Mengapa presisi hingga merupakan masalah dalam pembelajaran mesin?

8 machine-learning  terminology  definitions  finite-precision 

Saya memiliki data untuk posisi lateral setiap kendaraan dari waktu ke waktu dan nomor lajur seperti yang ditunjukkan dalam 3 plot ini dalam gambar dan sampel data di bawah ini. > a Frame.ID xcoord Lane 1 452 27.39400 3 2 453 27.38331 3 3 454 27.42999 3 4 455 27.46512 …

8 machine-learning  r 

Saya ingin tahu apakah Anda memiliki tutorial yang baik (cepat dan langsung) tentang model topik dan LDA, mengajar secara intuitif cara mengatur beberapa parameter, apa artinya dan jika mungkin, dengan beberapa contoh nyata.

8 topic-model  lda 

Seperti yang saya meningkatkan jumlah pohon di scikit belajar 's GradientBoostingRegressor, saya mendapatkan prediksi yang lebih negatif, meskipun tidak ada nilai negatif dalam pelatihan saya atau pengujian set. Saya memiliki sekitar 10 fitur, yang sebagian besar adalah biner. Beberapa parameter yang saya tuning adalah: jumlah pohon / iterasi; kedalaman belajar; …

8 machine-learning  python  algorithms  scikit-learn  kaggle 

Saya memiliki model XGBoost yang mencoba memprediksi apakah suatu mata uang akan naik atau turun pada periode berikutnya (5 menit). Saya memiliki dataset dari 2004 hingga 2018. Saya membagi data secara acak menjadi 95% kereta dan validasi 5% dan akurasi pada set Validasi hingga 55%. Ketika saya kemudian menggunakan model …

8 machine-learning  xgboost 

Saya memiliki dua dataset A dan B yang persis sama dalam hal jumlah kolom, nama kolom, dan nilai-nilai. Satu-satunya perbedaan adalah urutan kolom-kolom itu. Saya kemudian melatih model LightGBM pada masing-masing dua set data dengan langkah-langkah berikut Bagilah setiap dataset ke dalam pelatihan dan pengujian (gunakan seed dan rasio acak …

8 machine-learning  classification 

CNN dapat memiliki ratusan lapisan tersembunyi dan karena mereka sering digunakan dengan data gambar, memiliki banyak lapisan menangkap lebih banyak kompleksitas. Namun, sejauh yang saya lihat, RNN biasanya memiliki beberapa layer misalnya 2-4. Misalnya, untuk klasifikasi elektrokardiogram (EKG), saya telah melihat makalah menggunakan LSTM dengan 4 lapisan dan CNN dengan …

8 deep-learning  cnn  lstm  rnn  feature-extraction 

Saya mencoba membangun model klasifikasi menggunakan Java Weka API. Dataset pelatihan saya memiliki masalah ketidakseimbangan kelas. Untuk alasan ini, saya ingin menggunakan SMOTE untuk mengurangi masalah ketidakseimbangan kelas. Tapi, saya tidak tahu cara menggunakannya di Java Weka API.

8 machine-learning  java  weka 

Dalam regresi linier, kami menyesuaikan polinomial dengan sekumpulan titik data. Dalam buku Bishop tentang Pengenalan Pola & Pembelajaran Mesin, ada beberapa contoh di mana yang cocok adalah kurva atau garis lurus. Saya agak bingung apakah kurva linear atau tidak. Istilah linear berarti bahwa fit harus berupa fungsi linear atau polinomial …

8 linear-regression  terminology 

Saya menggunakan Java Weka API untuk membangun model klasifikasi. Saya dapat menggunakan filter stopwords bawaan. Namun, saya perlu menggunakan filter khusus untuk masalah saya. Saya tidak tahu cara menggunakan filter stopwords khusus di Java Weka API.

8 classification  java  weka 

Berdasarkan TPR dan FPR, saya telah menghasilkan kurva ROC untuk model klasifikasi biner saya. Saya tidak tahu, bagaimana cara menghitung nilai AUC. Saya akan sangat membantu saya jika Anda dapat membantu saya menghitung nilai AUC.

8 machine-learning  classification 

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . dalam bisnis saya, kami menangani semua analitik melalui Excel. Ini termasuk sebagian besar penjadwalan, …

8 python  r  data-analysis  excel 

Mengapa ukuran-F biasanya digunakan untuk tugas-tugas klasifikasi (diawasi), sedangkan indeks-G (atau indeks Fowlkes-Mallows) umumnya digunakan untuk tugas-tugas pengelompokan (tanpa pengawasan)? Ukuran-F adalah rata-rata harmonik dari presisi dan daya ingat . G-ukur (atau indeks Fowlkes-Mallows) adalah rata-rata geometris dari presisi dan daya ingat . Di bawah ini adalah plot dari berbagai …

8 machine-learning  evaluation  scoring  metric  nlg 

Saya mempelajari pembelajaran mesin dari kuliah Andrew Ng Stanford dan baru saja menemukan teori dimensi VC. Menurut ceramah dan apa yang saya mengerti, definisi dimensi VC dapat diberikan sebagai, Jika Anda dapat menemukan satu set nnn poin, sehingga dapat dihancurkan oleh classifier (yaitu mengklasifikasikan semua kemungkinan 2n2n2^n label dengan benar) …

8 machine-learning  classification  vc-theory