Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya bertanya-tanya bagaimana cara menghitung pengukuran presisi dan penarikan untuk klasifikasi multilabel multilabel, yaitu klasifikasi di mana terdapat lebih dari dua label, dan di mana setiap instance dapat memiliki beberapa label?

72 machine-learning  classification  precision-recall  multi-class 

Saya telah melihat suatu tempat bahwa jarak klasik (seperti jarak Euclidean) menjadi sangat lemah ketika kita memiliki data multidimensi dan jarang. Mengapa? Apakah Anda memiliki contoh dua vektor data jarang di mana jarak Euclidean tidak berkinerja baik? Dalam hal ini kesamaan mana yang harus kita gunakan?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

Tampaknya penambangan data dan pembelajaran mesin menjadi sangat populer sehingga sekarang hampir setiap siswa CS tahu tentang pengklasifikasian, pengelompokan, statistik NLP ... dll. Jadi, menemukan penambang data bukanlah hal yang sulit saat ini. Pertanyaan saya adalah: Apa keterampilan yang bisa dipelajari oleh penambang data yang akan membuatnya berbeda dari yang …

71 machine-learning  data-mining 

Dalam kursus pembelajaran mesin Andrew Ng , ia memperkenalkan regresi linier dan regresi logistik, dan menunjukkan bagaimana menyesuaikan parameter model menggunakan gradient descent dan metode Newton. Saya tahu gradient descent dapat berguna dalam beberapa aplikasi pembelajaran mesin (misalnya, backpropogation), tetapi dalam kasus yang lebih umum apakah ada alasan mengapa Anda …

71 regression  machine-learning  logistic  gradient-descent 

Apa strategi yang tepat untuk memisahkan dataset? Saya meminta umpan balik pada pendekatan berikut (tidak pada parameter individu seperti test_sizeatau n_iter, tetapi jika saya menggunakan X, y, X_train, y_train, X_test, dan y_testtepat dan jika urutan masuk akal): (memperluas contoh ini dari dokumentasi scikit-learn) 1. Muat dataset from sklearn.datasets import load_digits …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Latar Belakang Saya bekerja di Pusat Operasi Jaringan, kami memantau sistem komputer dan kinerjanya. Salah satu metrik utama untuk dipantau adalah sejumlah pengunjung \ pelanggan yang saat ini terhubung ke server kami. Untuk membuatnya terlihat, kami (tim Ops) mengumpulkan metrik seperti data deret waktu dan menggambar grafik. Graphite memungkinkan kita …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Saya memiliki data yang tidak seimbang kelas & saya ingin menyetel hyperparameter dari tress yang ditingkatkan menggunakan xgboost. Pertanyaan Apakah ada yang setara dengan gridsearchcv atau randomsearchcv untuk xgboost? Jika tidak, apa pendekatan yang disarankan untuk menyesuaikan parameter xgboost?

69 machine-learning  cross-validation  xgboost  boosting 

Pertanyaan ini telah ditanyakan pada CV beberapa tahun yang lalu, sepertinya layak untuk dikirim kembali mengingat 1) urutan teknologi komputasi yang lebih baik (mis. Komputasi paralel, HPC dll) dan 2) teknik yang lebih baru, misalnya [3]. Pertama, beberapa konteks. Mari kita asumsikan tujuannya bukan pengujian hipotesis, bukan estimasi efek, tetapi …

67 machine-learning  modeling  feature-selection  model-selection  prediction 

Jaringan saraf berulang berbeda dari yang "biasa" dengan fakta bahwa mereka memiliki lapisan "memori". Karena lapisan ini, NN berulang seharusnya berguna dalam pemodelan deret waktu. Namun, saya tidak yakin saya mengerti benar cara menggunakannya. Katakanlah saya memiliki deret waktu berikut (dari kiri ke kanan) :, [0, 1, 2, 3, 4, …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

Saya membaca tentang kernel PCA ( 1 , 2 , 3 ) dengan kernel Gaussian dan polinomial. Bagaimana kernel Gaussian memisahkan data nonlinier dengan sangat baik? Tolong beri analisis intuitif, serta yang terlibat secara matematis jika memungkinkan. Apa yang dimaksud dengan properti kernel Gaussian (dengan ideal ) yang tidak dimiliki …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

Apa yang menentukan pilihan fungsi (Softmax vs Sigmoid) dalam pengklasifikasi Logistik? Misalkan ada 4 kelas output. Masing-masing fungsi di atas memberikan probabilitas masing-masing kelas menjadi hasil yang benar. Jadi mana yang harus diambil untuk classifier?

63 machine-learning  logistic  classification  softmax 

Saya mendapat kesan bahwa ketika orang mengacu pada jaringan 'keyakinan mendalam' bahwa ini pada dasarnya adalah jaringan saraf tetapi sangat besar. Apakah ini benar atau apakah jaringan kepercayaan yang mendalam juga menyiratkan bahwa algoritma itu sendiri berbeda (yaitu, tidak ada umpan balik neural net tetapi mungkin sesuatu dengan loop umpan …

62 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

Saat Anda mencoba menyesuaikan model dengan set data besar, saran umum adalah untuk membagi data menjadi tiga bagian: pelatihan, validasi, dan set data uji. Ini karena model biasanya memiliki tiga "level" parameter: "parameter" pertama adalah kelas model (misalnya SVM, jaringan saraf, hutan acak), set parameter kedua adalah parameter "regularisasi" atau …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

Saya melihat bahwa banyak algoritma pembelajaran mesin bekerja lebih baik dengan pembatalan rata-rata dan penyamaan kovarian. Sebagai contoh, Neural Networks cenderung lebih cepat konvergen, dan K-Means umumnya memberikan pengelompokan yang lebih baik dengan fitur-fitur yang sudah diproses sebelumnya. Saya tidak melihat intuisi di balik langkah-langkah pra-pemrosesan ini mengarah pada peningkatan …

61 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

Misalkan kita memiliki seseorang yang membangun model prediktif, tetapi seseorang belum tentu berpengalaman dalam prinsip-prinsip statistik atau pembelajaran mesin yang tepat. Mungkin kita membantu orang itu saat mereka sedang belajar, atau mungkin orang itu menggunakan semacam paket perangkat lunak yang membutuhkan pengetahuan minimal untuk digunakan. Sekarang orang ini mungkin sangat …

60 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  out-of-sample