Pertanyaan yang diberi tag «classification»

Saya menindaklanjuti pertanyaan yang saya tanyakan sebelumnya pada RBM . Saya melihat banyak literatur menggambarkan mereka tetapi tidak ada yang benar-benar berbicara tentang regresi (bahkan klasifikasi dengan data berlabel). Saya merasa bahwa ini hanya digunakan untuk data tidak berlabel. Apakah ada sumber daya untuk menangani regresi? Atau sesederhana menambahkan lapisan …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

Saya tahu rumus kesalahan kuadrat rata-rata dan cara menghitungnya. Ketika kita berbicara tentang regresi, kita dapat menghitung rata-rata kesalahan kuadrat. Namun bisakah kita berbicara tentang MSE untuk masalah klasifikasi dan bagaimana cara menghitungnya?

13 classification  error 

Saat ini saya sedang belajar sendiri bagaimana melakukan klasifikasi, dan secara khusus saya melihat tiga metode: mendukung mesin vektor, jaringan saraf, dan regresi logistik. Apa yang saya coba pahami adalah mengapa regresi logistik akan berkinerja lebih baik daripada dua lainnya. Dari pemahaman saya tentang regresi logistik, idenya adalah untuk mencocokkan …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

Dalam dua perpustakaan identifikasi bahasa populer, Compact Language Detector 2 untuk C ++ dan bahasa detektor untuk java, keduanya menggunakan (berbasis karakter) n-gram untuk mengekstraksi fitur teks. Mengapa kantung kata-kata (satu kata / kamus) tidak digunakan, dan apa keuntungan dan kerugian kantung kata-kata dan n-gram? Juga, apa kegunaan lain dari …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

Saya mempelajari pengenalan pola dan pembelajaran mesin, dan saya mengalami pertanyaan berikut. Pertimbangkan masalah klasifikasi dua kelas dengan probabilitas kelas sebelumnya yang samaP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} dan distribusi instance di setiap kelas yang diberikan oleh p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Jadi saya mengerti bahwa ketika Anda melatih HMM untuk klasifikasi, pendekatan standarnya adalah: Pisahkan set data Anda ke dalam set data untuk setiap kelas Latih satu HMM per kelas Pada set tes, bandingkan kemungkinan masing-masing model untuk mengklasifikasikan setiap jendela Tapi bagaimana cara melatih HMM di setiap kelas? Apakah saya …

12 classification  hidden-markov-model 

Saya membuat purwarupa model tas naif Bayes saya sendiri, dan saya punya pertanyaan tentang menghitung probabilitas fitur. Katakanlah saya punya dua kelas, saya hanya akan menggunakan spam dan bukan-spam karena itulah yang digunakan semua orang. Dan mari kita ambil kata "viagra" sebagai contoh. Saya memiliki 10 email di set pelatihan …

12 classification  conditional-probability  naive-bayes 

Saya mencoba mendapatkan intuisi mengapa peningkatan jumlah fitur dapat mengurangi kinerja. Saat ini saya menggunakan classifier LDA yang berkinerja lebih baik secara bivariat di antara fitur-fitur tertentu tetapi lebih buruk ketika melihat lebih banyak fitur. Akurasi klasifikasi saya dilakukan dengan menggunakan xval bertingkat 10 kali lipat. Apakah ada kasus sederhana …

12 classification  feature-selection 

Saya menjalankan SVM terhadap kumpulan data yang diberikan, dan melakukan pengamatan berikut: Jika saya mengubah jumlah fitur untuk membangun classifier, jumlah vektor dukungan yang dihasilkan juga akan berubah. Saya ingin tahu bagaimana menjelaskan skenario semacam ini.

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick 

Untuk kompetisi Kaggle baru-baru ini, saya (secara manual) mendefinisikan 10 fitur tambahan untuk set pelatihan saya, yang kemudian akan digunakan untuk melatih classifier hutan acak. Saya memutuskan untuk menjalankan PCA pada dataset dengan fitur-fitur baru, untuk melihat bagaimana mereka dibandingkan satu sama lain. Saya menemukan bahwa ~ 98% varians dibawa …

12 classification  pca  random-forest 

Apa hubungan antara analisis diskriminan Linear dan aturan Bayes? Saya mengerti bahwa LDA digunakan dalam klasifikasi dengan mencoba meminimalkan rasio dalam varians grup dan antara varians grup, tapi saya tidak tahu bagaimana aturan Bayes digunakan di dalamnya.

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

Saya mencoba untuk mengklasifikasikan pesan ke dalam kategori yang berbeda menggunakan SVM. Saya telah menyusun daftar kata / simbol yang diinginkan dari set pelatihan. Untuk setiap vektor, yang mewakili pesan, saya mengatur baris yang sesuai 1jika kata tersebut ada: "corpus" adalah: [mary, little, lamb, star, twinkle] pesan pertama: "mary had …

12 classification  svm  sparse 

Dalam kursus Pembelajaran Mesin Stanford, Andrew Ng menyebut penerapan ML di bidang TI. Beberapa waktu kemudian ketika saya mendapat ukuran sedang (sekitar 20k bot) DDoS di situs kami, saya memutuskan untuk melawannya menggunakan classifier Neural Network sederhana. Saya telah menulis skrip python ini dalam waktu sekitar 30 menit: https://github.com/SaveTheRbtz/junk/tree/master/neural_networks_vs_ddos Menggunakan …

12 classification  neural-networks  unsupervised-learning 

Misalkan saya sedang membangun model prediksi di mana saya mencoba untuk memprediksi beberapa peristiwa (misalnya, gulungan dadu dan lemparan koin). Sebagian besar algoritma yang saya kenal bekerja dengan hanya satu target, jadi saya bertanya-tanya apakah ada pendekatan standar untuk hal semacam ini. Saya melihat dua opsi yang memungkinkan. Mungkin pendekatan …

12 machine-learning  classification  predictive-models  multi-class