Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Membiarkan E( h )E(h)\mathcal{E(h)} sebuah fungsi yang diberi beberapa hipotesis hhh mengembalikan kesalahan generalisasi untuk perbaikan itu hhh. Saya membaca beberapa catatan tentang pemilihan model dan kesalahan generalisasi dan dikatakan: "Jika kita memiliki akses ke E( h )E(h)\mathcal{E(h)}, tidak akan ada masalah pemilihan model juga. Kami hanya akan memilih gambut …

8 machine-learning  model 

saya punya satu set data yang benar-benar biner. setiap set nilai variabel berada di domain: true, false. properti "khusus" dari kumpulan data ini adalah bahwa mayoritas dari nilai-nilai itu "salah". Saya telah menggunakan algoritma pembelajaran jaringan bayesian untuk mempelajari jaringan dari data. Namun, untuk salah satu node target saya (yang …

8 machine-learning  classification  svm  random-forest  bayesian-network 

Proyek saya saat ini mungkin mengharuskan saya untuk membuat model untuk memprediksi perilaku sekelompok orang tertentu. set data pelatihan hanya berisi 6 variabel (id hanya untuk tujuan identifikasi): id, age, income, gender, job category, monthly spend di mana monthly spendadalah variabel respon. Tetapi dataset pelatihan berisi sekitar 3 juta baris, …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Saya menggunakan dua 3-layer feedforward multi-layer perceptrons (MLPs). Dengan data input yang sama (14 neuron input), saya melakukan satu klasifikasi (benar / salah), dan satu regresi (jika benar, "berapa banyak") ¹. Sampai sekarang, saya sudah malas menggunakan Matlabs patternnet dan fitnet , masing-masing. Lazily, karena saya belum meluangkan waktu untuk …

8 regression  machine-learning  backpropagation 

Saya mengerti bagaimana pemisahan terbaik dipilih untuk forest acak untuk prediktor numerik (fitur). Prediktor numerik diurutkan kemudian untuk setiap nilai Gini kenajisan atau entropi dihitung dan ambang dipilih yang memberikan perpecahan terbaik. Tetapi bagaimana pemisahan terbaik dipilih untuk prediktor kategori karena tidak ada pemesanan khusus?

8 machine-learning  random-forest 

Sifat diskrit dari DP membuatnya tidak cocok untuk aplikasi umum dalam Bayesian nonparametrics, tetapi sangat cocok untuk masalah penempatan prior pada komponen campuran dalam pemodelan campuran. Kutipan ini dari Hierarchical Dirichlet Processes (Teh, et al, (2006) ) dan saya mencari penjelasan tentang apa artinya. Nonparametrik Bayesian sepertinya terlalu samar untuk …

8 machine-learning  mcmc  dirichlet-process 

Saya bekerja dengan kode hutan acak Breiman ( http://stat-www.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/cc_manual.htm#c2 ) untuk klasifikasi data satelit (supervised learning). Saya menggunakan dataset pelatihan dan tes yang memiliki ukuran sampel 2000 dan ukuran variabel 10. Data diklasifikasikan ke dalam dua kelas, A dan B. Dalam mode pembelajaran terawasi, algoritma berkinerja baik dengan kesalahan klasifikasi …

8 machine-learning  classification  random-forest 

Saya mencatat bahwa tugas regresi dalam pembelajaran mesin entah bagaimana terkait dengan penyelesaian persamaan diferensial sekitar - keduanya mencoba untuk memperkirakan fungsi yang tidak diketahui. Lalu, pertanyaan saya adalah: Dapatkah ML entah bagaimana membantu dalam menyelesaikan persamaan diferensial? Terima kasih sebelumnya.

8 machine-learning 

Saya penggemar berat sepakbola dan tertarik pada pembelajaran mesin juga. Sebagai proyek untuk kursus ML saya, saya mencoba membangun model yang akan memprediksi peluang menang untuk tim tuan rumah, mengingat nama-nama tim tuan rumah dan tandang. (Saya menanyakan dataset saya dan karenanya membuat titik data berdasarkan pertandingan sebelumnya antara kedua …

8 regression  machine-learning  predictive-models  neural-networks 

Latar belakang masalah: Sebagai bagian dari penelitian saya, saya telah menulis dua algoritma yang dapat memilih satu set fitur dari set data (data ekspresi gen dari pasien kanker). Fitur-fitur ini kemudian diuji untuk melihat seberapa baik mereka dapat mengklasifikasikan sampel yang tidak terlihat sebagai kanker atau non-kanker. Untuk setiap rangkaian …

8 machine-learning  statistical-significance  computational-statistics  standardization  genetic-algorithms 

Metode Multiple Kernel Learning bertujuan untuk membangun model kernel di mana kernel merupakan kombinasi linear dari kernel basis tetap. Mempelajari kernel kemudian terdiri dari mempelajari koefisien pembobotan untuk setiap kernel dasar, daripada mengoptimalkan parameter kernel dari satu kernel. Kelemahan dari beberapa pembelajaran kernel tampaknya adalah mereka kurang dapat ditafsirkan dan …

8 machine-learning  svm  kernel-trick 

Adakah yang punya contoh pendidikan singkat yang cepat bagaimana menggunakan jaringan saraf ( nnetdalam R misalnya) untuk tujuan prediksi? Berikut adalah contoh, dalam R, dari deret waktu T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Ini hanya sebuah contoh tetapi yang saya miliki adalah data musiman …

8 r  time-series  machine-learning  neural-networks  nnet 

Saya tahu ini terutama adalah situs statistik, jadi jika saya di luar topik, harap redirect saya. Saya memiliki sistem dengan pompa yang kadang pecah dan perlu diganti. Saya ingin dapat memprediksi kegagalan, dan dengan demikian memberikan peringatan dini kepada orang-orang yang mengganti pompa. Saya memiliki data historis untuk proses pompa, …

8 time-series  machine-learning  data-transformation 

Saya memiliki satu set data kata-kata. Saya secara acak memilih beberapa poin dan menggunakannya untuk pengujian dan yang lainnya digunakan untuk pelatihan. kasus (1) Saya hanya mengambil setiap titik data dari set tes dan mengklasifikasikannya memiliki label kelas yang sama dengan titik terdekat dari set kereta. kasus (2) Saya melakukan …

8 machine-learning  classification 

Kami memiliki kumpulan data kecil (sekitar 250 sampel * 100 fitur) yang kami inginkan untuk membangun klasifikasi biner setelah memilih subset fitur terbaik. Katakanlah bahwa kita mempartisi data menjadi: Pelatihan, Validasi dan Pengujian Untuk pemilihan fitur, kami menerapkan model pembungkus berdasarkan pada pemilihan fitur yang mengoptimalkan kinerja pengklasifikasi X, Y …

8 machine-learning  cross-validation  feature-selection  train