«classification» etiketlenmiş sorular

In Stanford Yapay Öğrenme kursu Andrew Ng IT ML uygulayarak söz. Bir süre sonra sitemizde orta büyüklükte (yaklaşık 20 bin bot) DDoS aldığımda basit Sinir Ağı sınıflandırıcısını kullanarak buna karşı savaşmaya karar verdim. Bu python betiğini yaklaşık 30 dakika içinde yazdım: https://github.com/SaveTheRbtz/junk/tree/master/neural_networks_vs_ddos PyBrain kullanır ve ikisi Sinir Ağı'nı eğitmek için …

12 classification  neural-networks  unsupervised-learning 

Dünün sorusu Olayın olasılığını tahmin eden modelin doğruluğunu belirle, olasılık skorlaması hakkında beni meraklandırdı. Brier skoru olan bir ortalama karesel hata ölçüsü. Benzer ortalama mutlak hata performansı ölçüsü senin de bir ismin var mı?11N-Σi = 1N-( p r e di c t i o nben- r e fe r e …

12 classification  error  validation  scoring-rules  brier-score 

Hangisi rastgele bir orman ağacı için daha iyi bir maliyet fonksiyonudur: Gini indeksi veya entropi? Clojure'da rasgele orman uygulamaya çalışıyorum.

12 classification  random-forest  cart 

Bir sınıflandırma problemimiz olduğunu varsayalım ve ilk önce verilerden bir fikir edinmek istiyoruz ve t-SNE yapıyoruz. T-SNE'nin sonucu sınıfları çok iyi ayırır. Bu, sınıfları da çok iyi ayıracak sınıflandırma modeli oluşturmanın mümkün olduğu anlamına gelir (t-SNE iyi ayrılmazsa, çok fazla ima etmez). T-SNE'nin yerel yapıya odaklandığını ve sınıfları iyi ayırabildiğini …

12 classification  tsne 

Sonuç olasılığının oldukça düşük olduğu bir ikili sınıflandırma görevi yapıyorum (yaklaşık% 3). AUC veya log-loss ile optimize olup olmadığına karar vermeye çalışıyorum. Anladığım kadarıyla, AUC, modelin sınıflar arasında ayrım yapma yeteneğini en üst düzeye çıkarırken, mantık gerçek ve tahmini olasılıklar arasındaki farklılığı cezalandırıyor. Benim görevimde hassas doğruluğu kalibre etmek son …

12 classification  binary-data  auc  log-loss 

Yaya tespiti olarak adlandırılan görevi çözmeye çalışıyorum ve iki kategori pozitif - insanlar, negatifler - arka plan üzerinde ikili clasifer eğitiyorum. Veri setim var: pozitif sayısı = 3752 negatif sayısı = 3800 Train \ test split 80 \ 20% ve RandomForestClassifier form scikit-learn parametrelerini kullanıyorum: RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, n_jobs= -1) Puanı …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

Yani, yaklaşık 60 x 1000 matrisim var. 1000 özellikli 60 nesne olarak bakıyorum; 60 nesne 3 sınıfa ayrılır (a, b, c). Her sınıfta 20 nesne ve gerçek sınıflandırmayı biliyoruz. Bu 60 eğitim örneği seti üzerinde denetimli öğrenme yapmak istiyorum ve hem sınıflandırıcı doğruluğu (ve ilgili metrikler) hem de 1000 özellikte …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

On iki örnek parlaklık değeri verildiğinde esas olarak kararlı bir ışık kaynağının parlaklığı için olabildiğince doğru bir değer elde etmeliyim. Sensör kusurlu ve ışık zaman zaman daha parlak veya daha karanlık "titreyebilir", bu da göz ardı edilebilir, bu nedenle daha fazla algılama ihtiyacım var (sanırım?). Burada çeşitli yaklaşımları okudum ve …

12 classification  outliers  algorithms 

Sınıflandırıcı nedir genel tanımını bulamıyorum? Nasıl çalıştığını anlıyorum, ama bir tanıma gelemiyorum.

12 machine-learning  classification 

Wikipedia şunları söylüyor: VC boyutu, bir algoritmanın paramparça edebileceği en büyük nokta kümesinin temelidir. Örneğin, doğrusal bir sınıflandırıcı n + 1 kardinalitesine sahiptir. Sorum şu, neden önemsiyoruz? Doğrusal sınıflandırma yaptığınız çoğu veri kümesi çok büyüktür ve çok fazla nokta içerir.

12 classification  algorithms  vc-dimension 

6 sınıfla ilgili bir sorunum var. Bu yüzden, aşağıdaki gibi bir çok sınıflı sınıflandırıcı inşa: Her sınıf için, One vs. All kullanarak bir Lojistik Regresyon sınıflandırıcı var, bu da 6 farklı sınıflandırıcılar var demektir. Sınıflandırıcılarımın her biri için bir karışıklık matrisi rapor edebilirim. Ancak, burada bir çok örnekte gördüğüm gibi, …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

Karar Güdük kullanarak Adaboost uygulamak istiyorum. Adaboost'un her yinelemesinde veri setimizin özellikleri kadar karar kütüğü yapmak doğru mu? Örneğin, 24 özellikli bir veri kümem varsa, her yinelemede 24 karar kütüğü sınıflandırıcısı olmalı mı? Yoksa rastgele olarak bazı özellikleri seçmeli ve tüm özellikler yerine sınıflandırıcı yapmalı mıyım?

12 machine-learning  classification  cart  boosting 

Hipotez testi bir Sınıflandırma problemine benzer. Diyelim ki bir gözlem (konu) için 2 olası etiketimiz var - Suçlu ve Suçsuz. Suçlu Olmamanın boş Hipotez olmasına izin verin. Sorunu bir Sınıflandırma bakış açısından incelersek, Veriler göz önüne alındığında, 2 Sınıfın her birine ait konunun olasılığını tahmin edecek bir Sınıflandırıcıyı eğitirdik. Daha …

11 probability  hypothesis-testing  classification  p-value 

Aşağıdaki kodu kullanarak sahtekarlık tespiti için bir sınıflandırıcı (Karar ağacı, rastgele orman, lojistik regresyon gibi standart sınıflandırıcılardan herhangi biri olabilir) varsayalım library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a binary outcome - Fraud/Not-Fraud Şimdi, görünmeyen bir veri …

11 classification  supervised-learning 

Kategorilerin altında yatan olasılık yapısının mükemmel olarak bilindiği ideal bir durum olarak kabul edilir. Neden Bayes sınıflandırıcısı ile elde edilebilecek en iyi performansı elde ediyoruz? Bunun resmi kanıtı / açıklaması nedir? Her zaman Bayes sınıflandırıcısını diğer tüm sınıflandırıcıların performansını karşılaştırmak için bir referans olarak kullandığımızdan.

11 probability  classification  bayesian  bayes