«classification» etiketlenmiş sorular

SORU: Sınav sorularına ilişkin ikili veri var (doğru / yanlış) Bazı kişiler, bir soru alt kümesine ve doğru cevaplarına önceden erişebilmiş olabilir. Kim, kaç veya hangisi olduğunu bilmiyorum. Hiçbir hile olsaydı, ben öğe için doğru bir tepki olasılığını modellemek herhalde olarak , nerede soru zorluk temsil eder ve bireyin gizli …

25 r  clustering  classification  psychometrics 

Avantajları nelerdir, neden biri yan yana yığılmış birden fazla LSTM'yi derin ağda kullanmalı? Bir giriş dizisini tek bir giriş olarak göstermek için bir LSTM kullanıyorum. Öyleyse bir kez bu tek temsilciliği elde ettiğimde neden tekrar geçeyim? Bunu soruyorum çünkü bunu bir doğal dil oluşturma programında gördüm.

25 classification  neural-networks  deep-learning  lstm  rnn 

Yakın geçmişteki iyi alınan söz konusu Tim sorar dengesiz veriler gerçekten Makine Öğrenmesi bir sorun olduğunda ? Sorunun önermesi, sınıf dengesini ve dengesiz sınıflar sorununu tartışan bir çok makine öğrenimi literatürü olmasıdır . Fikir, pozitif ve negatif sınıf arasında bir dengesizliğe sahip veri kümelerinin, bazı makine öğrenimi sınıflandırma (buraya olasılıklı …

25 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

Metin sınıflandırma için ortak bir yaklaşım, bir “sözcük çantası” ndan bir sınıflandırıcı yetiştirmektir. Kullanıcı sınıflandırılacak metni alır ve her nesnedeki kelimelerin sıklıklarını sayar, ardından elde edilen matrisi yönetilebilir bir büyüklükte tutmak için bir çeşit düzeltme yapılır. Genellikle kullanıcıların TFIDF kullanarak kendi özellik vektörlerini oluşturduklarını görüyorum. Başka bir deyişle, yukarıda belirtilen …

24 machine-learning  classification  text-mining 

Verilen nnn veri noktası, her bir ddd özellikleri, n/2n/2n/2 olarak etiketlenir 000 , diğer n/2n/2n/2 olarak işaretlenmiştir 111 . Her özellik rastgele [0,1] arasında bir değer alır [0,1][0,1][0,1](tekdüze dağılım). İki sınıfı ayırabilen bir hiper düzlemin bulunma olasılığı nedir? İlk önce en kolay durumu ele alalım, yani d=1d=1d = 1 .

24 probability  classification  mathematical-statistics  separation 

Bir sınıflandırıcının belirli bir veri setindeki performansını değerlendirmek ve diğer sınıflayıcılarla karşılaştırmak için en uygun örnekleme yöntemi nedir? Çapraz onaylama standart bir uygulama gibi görünmektedir, ancak .632 önyükleme gibi yöntemlerin daha iyi bir seçim olduğunu okudum. Bir takip olarak: Performans ölçütü seçimi cevabı etkiler mi (doğruluk yerine AUC kullanırsam)? Nihai …

24 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  bootstrap 

Minimum bir eşik genelleme doğruluğu elde etmek için bir sınıflandırıcı (bu durumda bir LDA) yetiştirmek için kaç eğitim örneğinin gerekli olduğunu belirlemek için kullanılan yaygın bir yöntem var mı? Soruyorum çünkü genellikle bir beyin-bilgisayar arayüzünde gerekli olan kalibrasyon süresini en aza indirmek istiyorum.

24 classification 

Her iki fonksiyon gibi veri madenciliği yöntemlerinin bir parçası olduğu görülmektedir Gradyan regressors arttırma. Bunların da ayrı nesneler olduğunu görüyorum. Genel olarak ikisi arasındaki ilişki nasıl?

23 regression  classification  data-mining  decision-theory 

Makine öğrenmesi ya da parametre tahmininin temel varsayımlarından biri, görünmeyen verilerin eğitim seti ile aynı dağıtımdan geldiğidir. Bununla birlikte, bazı pratik durumlarda, test setinin dağılımı eğitim setinden neredeyse farklı olacaktır. Ürün tanımlarını yaklaşık 17.000 sınıfa sınıflandırmaya çalışan büyük ölçekli bir çok sınıflandırma problemi için söyleyin. Eğitim seti, eğrilmiş bir sınıf …

23 machine-learning  classification  skewness  unbalanced-classes  multi-class 

Her sınıf için her sınıf için bir olasılık üreten öngörücü bir modelim olduğunu varsayalım. Şimdi, sınıflandırma için bu olasılıkları kullanmak istersem böyle bir modeli değerlendirmenin pek çok yolu olduğunu kabul ediyorum (hassasiyet, hatırlama, vb.). Ayrıca, bir ROC eğrisinin ve altındaki alanın, modelin sınıflar arasında ne kadar iyi farklılaştığını belirlemek için …

23 data-visualization  classification  predictive-models  binary-data  calibration 

Daha iyi tahmin gücü sağlayabilecek Sınıflandırma Ağaçlarına bir alternatif arıyorum. Ele aldığım verilerin hem açıklayıcı hem de açıklanmış değişkenler için faktörleri var. Bu bağlamda rastgele ormanlara ve sinir ağlarına rastladığımı hatırlıyorum, daha önce hiç denememiş olmama rağmen, böyle bir modelleme görevi için başka iyi bir aday var mı (açıkça R'de)?

23 r  machine-learning  classification  cart 

Duygusal sınıflandırma ve ilgili konular hakkında birçok araştırma makalesi okudum. Çoğu, sınıflandırıcıları eğitmek ve test etmek için 10 kat çapraz doğrulama kullanır. Bu, ayrı bir test / doğrulama yapılmadığı anlamına gelir. Neden? Özellikle araştırma yapanlar için bu yaklaşımın avantajları / dezavantajları nelerdir?

23 classification  cross-validation 

Birçok özelliğe sahip (1000'den yüksek) en fazla 150 örnek (eğitim ve teste bölünmüş) içeren bir veri setine sahibim. Sınıflayıcıları karşılaştırmalı ve veriler üzerinde iyi performans gösteren özellik seçme yöntemlerini kullanmalıyım. Bu nedenle, farklı sınıflandırma yöntemleri (Greedy, BestFirst) ile üç sınıflandırma yöntemi (J48, NB, SVM) ve 2 özellik seçim yöntemi (CFS, …

23 classification  feature-selection 

Çapraz Doğrulama ile Doğrusal Model Seçimi adlı makalesinde , Jun Shao, çok değişkenli doğrusal regresyonda değişken seçimi problemi için, bir kez dışarıda bırakılma çapraz doğrulama yönteminin (LOOCV) 'asimptotik olarak tutarsız' olduğunu göstermektedir. Düz İngilizce olarak, çok değişkenli modelleri seçme eğilimindedir. Bir simülasyon çalışmasında, Shao, en az 40 gözlem için bile, …

23 classification  model-selection  cross-validation 

Uygun puanlama kurallarıyla ilgili çoğu kaynak, log kaybı, Brier puanı veya küresel puanlama gibi farklı puanlama kurallarından bahseder. Ancak, genellikle aralarındaki farklar hakkında çok fazla rehberlik yapmazlar. (Sergi A: Vikipedi .) Logaritmik skoru maksimize eden modelin seçilmesi, logaritmik skorlamanın kullanılması için iyi bir argüman gibi görünen maksimum olabilirlik modelinin seçilmesine …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules