Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya menggunakan kernel Squared Exponential (SE) untuk Regresi Proses Gaussian. Kelebihan dari kernel ini adalah: 1) sederhana: hanya 3 hiperparameter; 2) smooth: kernel ini adalah Gaussian. Mengapa orang sangat menyukai 'kehalusan'? Saya tahu bahwa kernel Gaussian terdiferensiasi tanpa batas, tetapi apakah itu sangat penting? (Tolong beri tahu saya jika ada …

10 machine-learning 

Christopher Bishop menulis dalam bukunya Pattern Recognition dan Machine Learning sebagai bukti, bahwa setiap komponen utama berturut-turut memaksimalkan varian proyeksi ke satu dimensi, setelah data diproyeksikan ke ruang ortogonal ke komponen yang sebelumnya dipilih. Lainnya menunjukkan bukti serupa. Namun, ini hanya membuktikan bahwa setiap komponen berturut-turut adalah proyeksi terbaik untuk …

10 machine-learning  variance  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues 

ESL bab 2.4 tampaknya mengklasifikasikan regresi linier sebagai "berbasis model", karena mengasumsikan , sedangkan tidak ada perkiraan serupa yang dinyatakan untuk k-tetangga terdekat. Tapi bukankah kedua metode membuat asumsi tentang ?f ( x )f( x ) ≈ x ⋅ βf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\betaf( x )f(x)f(x) Kemudian di 2.4 bahkan dikatakan: Kuadrat …

10 machine-learning  model  k-nearest-neighbour 

Saya belum menemukan literatur tentang penerapan Hutan Acak untuk MNIST, CIFAR, STL-10, dll. Jadi saya pikir saya akan mencobanya sendiri dengan permutasi MNIST invarian . Di R , saya mencoba: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Ini berjalan selama 2 jam dan mendapat 2,8% kesalahan pengujian. Saya juga mencoba scikit-belajar , …

10 r  machine-learning  classification  random-forest  scikit-learn 

Dalam klasifikasi sederhana, kami memiliki dua kelas: kelas-0 dan kelas-1. Dalam beberapa data saya hanya memiliki nilai untuk kelas-1, jadi tidak ada untuk kelas-0. Sekarang saya berpikir untuk membuat model untuk memodelkan data untuk kelas-1. Jadi, ketika data baru datang, model ini diterapkan pada data baru dan menemukan probabilitas yang …

10 machine-learning  one-class 

Metode kernel sangat efektif dalam banyak tugas klasifikasi yang diawasi. Jadi apa saja batasan metode kernel dan kapan harus menggunakan metode kernel? Terutama di era data skala besar, apa kemajuan metode kernel? Apa perbedaan antara metode kernel dan pembelajaran banyak instance? Jika datanya 500x10000, 500apakah jumlah sampel, dan 10000apakah dimensi …

10 machine-learning  kernel-trick 

Saya bertanya pada diri sendiri apakah itu ide yang baik untuk menghapus variabel-variabel dengan nilai penting variabel negatif ("% IncMSE") dalam konteks regresi. Dan apakah itu memberi saya prediksi yang lebih baik? Bagaimana menurut anda?

10 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance 

Aku punya satu set unsur yang saya bisa menggambarkan sesuai dengan karakteristik. Jadi:nXXXnnn xi:{ci1,ci2,…,cin}∣xi∈Xxi:{ci1,ci2,…,cin}∣xi∈Xx_i: \{c_{i1}, c_{i2}, \ldots, c_{in}\} \mid x_i \in X di mana adalah evaluasi (numerik) untuk elemen sesuai dengan karakteristik . Jadi elemen saya dapat dilihat sebagai titik dalam ruang dimensi. i j ncijcijc_{ij}iiijjjnnn Menurut bacaan saya, ada …

10 machine-learning  algorithms  ranking  feature-construction 

Hanya ingin melihat apakah ada yang punya pengalaman menerapkan Gaussian process regression (GPR) ke set data dimensi tinggi. Saya sedang melihat ke beberapa metode GPR yang jarang (mis. Input pseudo-input GPR yang jarang) untuk melihat apa yang bisa bekerja untuk set data dimensi tinggi di mana pemilihan fitur yang ideal …

10 machine-learning  predictive-models  large-data  gaussian-process 

Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Ketika kami melakukan klasifikasi dan regresi, kami biasanya menetapkan set pengujian dan pelatihan untuk membantu kami membangun dan meningkatkan model. Namun, ketika kita melakukan pengelompokan, apakah kita juga perlu mengatur pengujian dan pelatihan? Mengapa?

10 machine-learning  clustering  unsupervised-learning 

Apa perbedaan mendasar antara Penyaringan Kolaboratif berdasarkan Item dan Analisis Berbasis Pasar? Apakah yang terakhir merupakan kasus khusus yang pertama?

10 machine-learning  recommender-system 

jika diamati matriks data dan adalah variabel laten makaXXXYYY X=WY+μ+ϵX=WY+μ+ϵX=WY+\mu+\epsilon Di mana adalah rata-rata dari data yang diamati, dan adalah kesalahan Gaussian / noise dalam data, dan disebut subruang utama.μμ\muϵϵ\epsilonWWW Pertanyaan saya adalah ketika PCA biasa digunakan kita akan mendapatkan satu set ortonormal vektor eigen yang berikut benarEEE Y=EXY=EXY=EX Tetapi …

10 machine-learning  pca  latent-variable  eigenvalues 

Untuk pekerjaan rumah, saya diberi data untuk membuat / melatih alat prediksi yang menggunakan regresi laso. Saya membuat prediktor dan melatihnya menggunakan pustaka laso python dari scikit belajar. Jadi sekarang saya memiliki prediktor ini bahwa ketika input yang diberikan dapat memprediksi output. Pertanyaan kedua adalah "Perpanjang prediksi Anda untuk melaporkan …

10 regression  machine-learning  self-study  confidence-interval  bootstrap 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 4 tahun yang lalu . Saya melatih model menggunakan caretpaket dalam R selama hampir 3 hari. Perhitungan berjalan secara paralel (beberapa proses). Sayangnya tidak ada …

10 r  machine-learning  svm  caret