Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Hanya pertanyaan umum. Jika Anda memiliki data deret waktu, kapankah lebih baik menggunakan teknik deret waktu (alias, ARCH, GARCH, dll.) Di atas teknik pembelajaran mesin / statistik (KNN, regresi)? Jika ada pertanyaan serupa yang ada di crossvalidated, tunjukkan saya ke arah itu - tampak dan tidak dapat menemukannya.

10 time-series  machine-learning 

Saya telah membaca sedikit tentang meningkatkan algoritma untuk tugas klasifikasi dan Adaboost pada khususnya. Saya memahami bahwa tujuan Adaboost adalah untuk mengambil beberapa "pelajar yang lemah" dan, melalui serangkaian iterasi pada data pelatihan, mendorong pengklasifikasi untuk belajar memprediksi kelas yang modelnya berulang kali membuat kesalahan. Namun, saya bertanya-tanya mengapa begitu …

10 machine-learning  classification  algorithms  boosting 

Asumsikan saya memiliki ukuran sampel yang kecil, misalnya N = 100, dan dua kelas. Bagaimana saya harus memilih pelatihan, validasi silang, dan ukuran set tes untuk pembelajaran mesin? Saya akan memilih secara intuitif Pelatihan menetapkan ukuran 50 Validasi silang mengatur ukuran 25, dan Ukuran tes 25. Tapi mungkin ini lebih …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

Apa metrik yang baik untuk menilai kualitas analisis komponen utama (PCA)? Saya melakukan algoritma ini pada dataset. Tujuan saya adalah mengurangi jumlah fitur (informasinya sangat berlebihan). Saya tahu persentase varians yang disimpan adalah indikator yang baik tentang seberapa banyak informasi yang kami simpan, apakah ada metrik informasi lain yang dapat …

10 machine-learning  pca  data-mining  information-theory 

Saat ini saya membandingkan tiga metode dan saya memiliki Akurasi, auROC dan auPR sebagai metrik. Dan saya memiliki hasil sebagai berikut: Metode A - acc: 0.75, auROC: 0.75, auPR: 0.45 Metode B - acc: 0.65, auROC: 0.55, auPR: 0.40 Metode C - acc: 0,55, auROC: 0,70, auPR: 0,65 Saya memiliki …

10 machine-learning  roc  precision-recall 

Konteks: Saya sedang mengembangkan sistem yang menganalisis data klinis untuk menyaring data tidak masuk akal yang mungkin salah ketik. Apa yang saya lakukan sejauh ini: Untuk mengukur masuk akal, upaya saya sejauh ini adalah untuk menormalkan data dan kemudian menghitung nilai masuk akal untuk titik p berdasarkan jaraknya ke titik …

10 machine-learning  multivariate-analysis  feature-selection  algorithms  outliers 

Saya sering mendengar tentang mengevaluasi kinerja model klasifikasi dengan mengulurkan set tes dan melatih model pada set pelatihan. Kemudian membuat 2 vektor, satu untuk nilai prediksi dan satu untuk nilai sebenarnya. Jelas melakukan perbandingan memungkinkan seseorang untuk menilai kinerja model dengan kekuatan prediktifnya menggunakan hal-hal seperti F-Score, Statistik Kappa, Precision …

10 regression  machine-learning  model-evaluation 

Saya baru dalam analisis bertahan hidup dan saya baru-baru ini belajar bahwa ada berbagai cara untuk melakukannya dengan tujuan tertentu. Saya tertarik pada implementasi aktual dan kesesuaian metode ini. Saya diberi Cox Proportional-Hazards tradisional , model waktu kegagalan yang dipercepat dan jaringan saraf (multilayer perceptron) sebagai metode untuk mendapatkan kelangsungan …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

Ketika mempelajari pemilihan kovarians, saya pernah membaca contoh berikut. Sehubungan dengan model berikut: Matriks kovariansnya dan matriks kovarians terbalik diberikan sebagai berikut, Saya tidak mengerti mengapa independensi dan diputuskan oleh kovarians terbalik di sini?yxxxyyy Apa logika matematika yang mendasari hubungan ini? Juga, grafik sebelah kiri pada gambar berikut diklaim untuk …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

Dalam banyak algoritme pembelajaran mesin, penskalaan fitur (penskalaan variabel, normalisasi) adalah langkah umum yang belum ada. Wikipedia - Penskalaan Fitur - pertanyaan ini hampir selesai. Pertanyaan # 41704 - Bagaimana dan mengapa kerja normalisasi dan penskalaan fitur berfungsi? Saya punya dua pertanyaan khusus sehubungan dengan Pohon Keputusan: Apakah ada implementasi …

10 machine-learning  feature-selection  cart 

Saya menemukan pertanyaan sederhana tentang membandingkan model yang fleksibel (yaitu splines) vs model yang tidak fleksibel (misalnya regresi linier) di bawah skenario yang berbeda. Pertanyaannya adalah: Secara umum, apakah kita mengharapkan kinerja metode pembelajaran statistik yang fleksibel untuk melakukan lebih baik atau lebih buruk daripada metode yang tidak fleksibel ketika: …

10 machine-learning  model 

Saya datang ke situasi di mana bobot dari Jaringan Saraf saya tidak konvergen bahkan setelah 500 iterasi. Jaringan saraf saya berisi 1 layer input, 1 layer tersembunyi dan 1 layer output. Mereka adalah sekitar 230 node di lapisan input, 9 node di lapisan tersembunyi dan 1 simpul output di lapisan …

10 machine-learning  neural-networks 

Saya sedang mengerjakan kumpulan data. Setelah menggunakan beberapa teknik identifikasi model, saya keluar dengan model ARIMA (0,2,1). Saya menggunakan detectIOfungsi dalam paket TSAdalam R untuk mendeteksi outlier inovatif (IO) pada pengamatan ke-48 set data asli saya. Bagaimana cara memasukkan pencilan ini ke dalam model saya sehingga saya dapat menggunakannya untuk …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Demi contoh sederhana berasumsi bahwa ada dua model regresi linier Model 1 memiliki tiga prediktor, x1a, x2b, danx2c Model 2 memiliki tiga prediktor dari model 1 dan dua prediktor tambahan x2adanx2b Ada persamaan regresi populasi di mana varians populasi yang dijelaskan adalah untuk Model 1 dan untuk Model 2. Varian …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Saat membagi data berlabel saya ke dalam set pelatihan, validasi dan tes, saya telah mendengar semuanya dari 50/25/25 hingga 85/5/10. Saya yakin ini tergantung pada bagaimana Anda akan menggunakan model Anda dan seberapa rentan overfitting algoritma pembelajaran Anda. Apakah ada cara untuk memutuskan atau semuanya dengan aturan praktis? Bahkan ELSII …

10 machine-learning  cross-validation