Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Dapatkah mesin peningkat gradien Friedman mencapai kinerja yang lebih baik daripada Hutan Acak Breiman ? Jika demikian, dalam kondisi apa atau jenis data apa yang dapat membuat gbm lebih baik?

16 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting 

Saya mengerti bahwa satu kelas SVM (OSVM) diusulkan dengan tidak adanya data negatif dalam pikiran dan bahwa mereka berusaha untuk menemukan batas keputusan yang memisahkan set positif dan beberapa titik jangkar negatif, kata asalnya. Sebuah karya pada tahun 2011 mengusulkan Exemplar SVMs (ESVMs) yang melatih "satu pengelompokan per kategori" yang …

16 machine-learning  svm 

Saya memiliki set data uji yang sangat tidak seimbang. Set positif terdiri dari 100 kasus sedangkan set negatif terdiri dari 1500 kasus. Di sisi pelatihan, saya memiliki kelompok kandidat yang lebih besar: kelompok pelatihan positif memiliki 1.200 kasus dan kelompok pelatihan negatif memiliki 12.000 kasus. Untuk skenario seperti ini, saya …

16 machine-learning  classification  data-mining  svm  bioinformatics 

Saya memiliki dataset 120 sampel dalam pengaturan validasi silang 10 kali lipat. Saat ini, saya memilih data pelatihan dari ketidaksepakatan pertama dan melakukan validasi silang 5 kali lipat untuk memilih nilai-nilai gamma dan C dengan pencarian kotak. Saya menggunakan SVM dengan kernel RBF. Karena saya sedang melakukan 10 10 validasi …

16 machine-learning  classification  cross-validation  svm 

Saya sedang berurusan dengan masalah klasifikasi biner yang diawasi. Saya ingin menggunakan paket GBM untuk mengklasifikasikan individu sebagai tidak terinfeksi / terinfeksi. Saya memiliki 15 kali lebih tidak terinfeksi daripada orang yang terinfeksi. Saya bertanya-tanya apakah model GBM menderita jika ukuran kelas tidak seimbang? Saya tidak menemukan referensi yang menjawab …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

Saya melatih multi-class LDA classifier dengan 8 kelas data. Saat melakukan pelatihan, saya mendapat peringatan: " Variabel collinear " Saya mendapatkan akurasi pelatihan lebih dari 90% . Saya menggunakan perpustakaan scikits-learn di Python do train dan menguji data multi-kelas. Saya mendapatkan akurasi pengujian yang layak juga (sekitar 85% -95% ). …

16 machine-learning  classification  python  scikit-learn  discriminant-analysis 

Lebih banyak pertanyaan umum. Saya menjalankan SVF rbf untuk pemodelan prediktif. Saya pikir program saya saat ini jelas perlu sedikit mempercepat. Saya menggunakan scikit belajar dengan pencarian kasar ke grid + validasi silang. Setiap menjalankan SVM membutuhkan waktu sekitar satu menit, tetapi dengan semua iterasi, saya masih menemukannya terlalu lambat. …

16 machine-learning  svm  predictive-models  scikit-learn  kernel-trick 

Mari kita pertimbangkan masalah tentang mengklasifikasikan dataset MNIST. Berdasarkan laman web MNIST Yann LeCun , 'Ciresan et al.' mendapat tingkat kesalahan 0,23% pada set uji MNIST menggunakan Jaringan Nevoltural Convolutional. Mari masing menunjukkan MNIST pelatihan ditetapkan sebagai , MNIST uji ditetapkan sebagai D t e s t , hipotesis akhir …

16 machine-learning  classification  overfitting  probability-inequalities 

Saat ini saya membaca makalah Efisien Online dan Batch Learning menggunakan Forward-Backward Splitting oleh John Duchi dan Yoram Singer. Saya sangat bingung tentang penggunaan istilah 'Online' dan 'Batch'. Saya pikir 'Online' berarti kami memperbarui parameter bobot setelah memproses satu unit data pelatihan. Kemudian kami menggunakan parameter bobot baru untuk memproses …

16 machine-learning  online  gradient-descent 

Dapatkah seseorang meringkas untuk saya dengan contoh yang mungkin, pada situasi apa meningkatkan data pelatihan meningkatkan sistem secara keseluruhan? Kapan kami mendeteksi bahwa menambahkan lebih banyak data pelatihan dapat membuat data terlalu berlebihan dan tidak memberikan akurasi yang baik pada data uji? Ini adalah pertanyaan yang sangat tidak spesifik, tetapi …

16 machine-learning  classification  dataset  precision-recall 

Apakah ada video atau buku / catatan lain yang pernah ditemui orang yang mengikuti Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin oleh Chris Bishop? Saya membeli buku ini untuk belajar Machine Learning dan saya mengalami kesulitan melewatinya.

16 machine-learning  references  pattern-recognition 

Misalkan kita memiliki dua pohon regresi (pohon A dan pohon B) yang peta masukan untuk output y ∈ R . Biarkan y = f A ( x ) untuk pohon A dan f B ( x ) untuk pohon B. Setiap pohon menggunakan perpecahan biner, dengan hyperplanes sebagai fungsi memisahkan.x∈Rdx∈Rdx …

15 regression  machine-learning  cart 

Saya mengerti alasan di balik pemisahan data ke dalam set Tes dan set Validasi. Saya juga mengerti bahwa ukuran perpecahan akan tergantung pada situasi tetapi umumnya akan bervariasi dari 50/50 hingga 90/10. Saya membuat RNN untuk mengoreksi ejaan dan mulai dengan kumpulan data kalimat ~ 5m. Saya mencukur 500 ribu …

15 machine-learning  neural-networks  validation 

Saya sedang mengerjakan masalah pengelompokan teks. Data berisi beberapa kalimat. Apakah ada algoritma yang baik yang mencapai akurasi tinggi pada teks pendek? Bisakah Anda memberikan referensi yang bagus? Algoritma seperti KMeans, spektral clustering tidak berfungsi dengan baik untuk masalah ini.

15 machine-learning  clustering  text-mining 

Ada banyak literatur yang menekankan metode Maksimalisasi Ekspektasi pada model campuran (Campuran Gaussian, Hidden Markov Model, dll.). Mengapa EM itu penting? EM hanyalah cara untuk melakukan optimasi dan tidak banyak digunakan sebagai metode berbasis gradien (layak gradien atau metode newton / quasi-newton) atau metode bebas gradien lain yang dibahas di …

15 machine-learning  optimization  expectation-maximization  gaussian-mixture