Pertanyaan yang diberi tag «algorithms»

Logika sering menyatakan bahwa dengan underfitting model, kapasitasnya untuk menggeneralisasi meningkat. Yang mengatakan, jelas di beberapa titik model underfitting menyebabkan model menjadi lebih buruk terlepas dari kompleksitas data. Bagaimana Anda tahu kapan model Anda telah mencapai keseimbangan yang tepat dan tidak kekurangan data yang ingin dimodelkan? Catatan: Ini adalah tindak …

56 efficiency  algorithms  parameter 

Saya mencoba memahami perbedaan utama antara GBM dan XGBOOST. Saya mencoba untuk google itu, tetapi tidak dapat menemukan jawaban yang baik menjelaskan perbedaan antara kedua algoritma dan mengapa xgboost hampir selalu berkinerja lebih baik daripada GBM. Apa yang membuat XGBOOST begitu cepat?

40 machine-learning  algorithms  xgboost  ensemble-modeling  gbm 

Baru-baru ini di kelas Pembelajaran Mesin dari profesor Oriol Pujol di UPC / Barcelona ia menggambarkan algoritma, prinsip dan konsep yang paling umum digunakan untuk berbagai tugas terkait pembelajaran mesin. Di sini saya membaginya dengan Anda dan bertanya: apakah ada kerangka kerja komprehensif yang mencocokkan tugas dengan pendekatan atau metode …

39 machine-learning  algorithms 

Baru-baru ini seorang teman saya ditanya apakah algoritma pohon keputusan adalah algoritma linear atau nonlinier dalam sebuah wawancara. Saya mencoba mencari jawaban untuk pertanyaan ini tetapi tidak dapat menemukan penjelasan yang memuaskan. Adakah yang bisa menjawab dan menjelaskan solusi untuk pertanyaan ini? Juga, apa saja contoh lain dari algoritma pembelajaran …

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

Dalam mengerjakan analisis data eksplorasi, dan mengembangkan algoritma, saya menemukan bahwa sebagian besar waktu saya dihabiskan dalam siklus visualisasi, menulis beberapa kode, berjalan pada dataset kecil, ulangi. Data yang saya miliki cenderung pada jenis visi komputer / jenis sensor fusi, dan algoritme yang berat untuk visi (misalnya deteksi dan pelacakan …

18 algorithms 

Saya memiliki masalah mengelompokkan kalimat dalam jumlah besar ke dalam kelompok dengan artinya. Ini mirip dengan masalah ketika Anda memiliki banyak kalimat dan ingin mengelompokkannya berdasarkan artinya. Algoritma apa yang disarankan untuk melakukan ini? Saya tidak tahu jumlah cluster di muka (dan karena semakin banyak data yang datang, cluster juga …

17 clustering  text-mining  algorithms  scikit-learn 

Asumsikan bahwa kita memiliki satu set elemen E dan kesamaan ( tidak jarak ) fungsi sim (ei, ej) antara dua elemen ei, ej ∈ E . Bagaimana kita (secara efisien) mengelompokkan elemen-elemen E , menggunakan sim ? k -berarti, misalnya, membutuhkan k yang diberikan , Canopy Clustering membutuhkan dua nilai …

17 clustering  algorithms  similarity 

Saya ingin tahu bagaimana tepatnya rekomendasi berbasis pengguna mahout dan berbasis item berbeda satu sama lain. Ini mendefinisikan itu Berbasis pengguna : Rekomendasikan item dengan mencari pengguna yang serupa. Ini seringkali lebih sulit untuk diukur karena sifat dinamis dari pengguna. Berbasis item : Hitung kesamaan antara item dan buat rekomendasi. …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

K-means adalah algoritma yang terkenal untuk pengelompokan, tetapi ada juga variasi online dari algoritma tersebut (online K-means). Apa pro dan kontra dari pendekatan ini, dan kapan masing-masing harus lebih disukai?

15 clustering  algorithms  k-means 

Misalkan saya memiliki pengklasifikasi C_1 ... C_n yang terpisah dalam arti bahwa tidak ada dua akan mengembalikan true pada input yang sama (misalnya node dalam pohon keputusan). Saya ingin membangun classifier baru yang merupakan gabungan dari beberapa subset dari ini (misalnya saya ingin memutuskan daun pohon keputusan mana yang memberikan …

13 algorithms 

Saya mengerti bahwa metode kompresi dapat dibagi menjadi dua set utama: global lokal Set pertama berfungsi terlepas dari data yang sedang diproses, yaitu, mereka tidak bergantung pada karakteristik data apa pun, dan dengan demikian tidak perlu melakukan preprocessing pada bagian mana pun dari dataset (sebelum kompresi itu sendiri). Di sisi …

12 classification  algorithms  encoding 

Jenis fitur apa yang akan Anda coba ekstrak dari daftar kata untuk diprediksi di masa depan, apakah itu kata yang ada atau hanya karakter yang berantakan? Ada deskripsi tugas yang saya temukan di sana . Anda harus menulis sebuah program yang dapat menjawab apakah kata yang diberikan adalah bahasa Inggris. …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

Fungsi dasar R glm()menggunakan Fishers Scoring untuk MLE, sedangkan glmnettampaknya menggunakan metode penurunan koordinat untuk menyelesaikan persamaan yang sama. Keturunan koordinat lebih hemat waktu daripada Fisher Scoring, karena Fisher Scoring menghitung matriks turunan urutan kedua, di samping beberapa operasi matriks lainnya. yang membuat mahal untuk dilakukan, sedangkan koordinat keturunan dapat …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

Saya mencoba menyelesaikan serangkaian persamaan yang memiliki 40 variabel independen (x1, ..., x40) dan satu variabel dependen (y). Jumlah total persamaan (jumlah baris) adalah ~ 300, dan saya ingin menyelesaikan set 40 koefisien yang meminimalkan total jumlah kesalahan kuadrat antara y dan nilai prediksi. Masalah saya adalah bahwa matriks sangat …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

Definisi regresi yang biasa (sejauh yang saya ketahui) adalah memprediksi variabel output kontinu dari serangkaian variabel input yang diberikan . Regresi logistik adalah algoritma klasifikasi biner, sehingga menghasilkan keluaran kategoris. Apakah ini benar-benar algoritma regresi? Jika demikian, mengapa?

11 algorithms  logistic-regression