«classification» etiketlenmiş sorular

Topluluk öğreniminin k-kat çapraz doğrulaması için verilerin nasıl bölümleneceği konusunda kafam karıştı. Sınıflandırma için bir topluluk öğrenme çerçevem ​​olduğunu varsayarsak. İlk katmanım svm, karar ağaçları gibi sınıflandırma modellerini içeriyor. İkinci katmanım, ilk katmandaki tahminleri birleştiren ve son tahmini veren bir oylama modeli içeriyor. 5 kat çapraz doğrulama kullanırsak, 5 kat …

20 classification  cross-validation  ensemble 

Bu makalede , yazar doğrusal diskriminant analizini (LDA) temel bileşen analizine (PCA) bağlar. Sınırlı bilgimle, LDA'nın PCA'ya nasıl benzediğini takip edemiyorum. Her zaman LDA'nın lojistik regresyona benzer bir sınıflandırma algoritması olduğunu düşündüm. LDA'nın PCA'ya nasıl benzediğini anlamada bazı yardımları takdir edeceğim, yani boyutsallık azaltma tekniği nasıl.

19 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  canonical-correlation 

Scikit-learn ile rastgele ormanları deniyorum ve eğitim setimin harika sonuçlarını alıyorum, ancak test setimde nispeten zayıf sonuçlar elde ediyorum ... İşte çözmeye çalıştığım problem (pokerden esinlenerek): Oyuncu A'nın delik kartları, oyuncu B'nin delik kartları ve bir flop (3 kart) verildi, hangi oyuncu en iyi ele sahip? Matematiksel olarak, bu 14 …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

Tüm kaynaklar güncellendiğinde son düzenleme: Bir proje için, sınıflandırma için makine öğrenimi algoritmaları uyguluyorum. Zorluk: Oldukça sınırlı etiketlenmiş veriler ve çok daha fazla etiketlenmemiş veriler. Hedefler: Yarı denetimli sınıflandırma uygulayın Bir şekilde yarı denetimli etiketleme işlemi uygulayın (aktif öğrenme olarak bilinir) EM, Transductive SVM veya S3VM (Yarı Denetimli SVM) veya …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

Ciddi dengesiz veriler üzerinde çalışıyorum. Literatürde, yeniden örnekleme (aşırı veya düşük örnekleme) kullanarak verileri yeniden dengelemek için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. İki iyi yaklaşım: SMOTE: Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Teknikleri ( SMOTE ) ADASYN: Dengesiz Öğrenme için Uyarlanabilir Sentetik Örnekleme Yaklaşımı ( ADASYN ) ADASYN'i uyarladım çünkü uyarlanabilir yapısı ve çok …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

Zaten veri seçimi tarafından (ağırlıklı olarak) önyargılı verilerle bir Makine Öğrenimi projesi üzerinde çalışıyorum. Bir dizi sabit kodlu kuralınız olduğunu varsayalım. Kullanabileceği tüm veriler zaten bu kurallara göre filtrelenmiş veriler olduğunda, bunun yerine bir makine öğrenme modeli nasıl oluşturulur? Her şeyi açıklığa kavuşturmak için en iyi örnek Kredi Riski Değerlendirmesi …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

Kapalı . Bu soru görüş temelli . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek gerçekler ve alıntılarla yanıtlanabilmesi için soruyu güncelleyin . 2 yıl önce kapalı . Genel olarak sınıflandırmada ve özellikle SMOTE algoritmasında aşırı örnekleme hakkında ne düşünüyorsunuz? Neden sadece sınıf verilerindeki dengesizliği …

18 machine-learning  classification  oversampling 

Metin verilerim üzerinde sınıflandırma yapmak istiyorum. 300 classesSınıf başına 200 eğitim dokümanım var 60000 documents in totalve bu muhtemelen çok yüksek boyutlu verilerle sonuçlanacaktır ( 1 milyondan fazla boyutu inceliyor olabiliriz ). Boru hattında aşağıdaki adımları gerçekleştirmek istiyorum (sadece gereksinimlerimin ne olduğu hakkında bir fikir vermek için): Her belgeyi özellik …

18 machine-learning  classification  text-mining 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitlidir çünkü soru konu dışıdır, ancak tarihsel önemi vardır. Şu anda yeni yanıtları veya etkileşimleri kabul etmiyor. Sınıflandırma görevleri için tercihen arff formatında sosyal ağ veri kümelerini (twitter, friendfeed, facebook, lastfm, vb.) Arıyorum. UCI ve Google üzerinden yaptığım aramalar şu ana kadar başarılı olamadı …

18 classification  dataset 

URL'leri kategorilere ayırmam gerekiyor. Diyelim ki her URL'yi sıfırlamayı planladığım 15 kategorim var. 15 yollu sınıflandırıcı daha mı iyi? Burada 15 etiket var ve her veri noktası için özellikler oluşturmak. Ya da 15 ikili sınıflandırıcı oluşturup, diyelim: Film ya da Film Dışı ve bir sınıflayıcı oluşturmak için bu sınıflandırmalardan aldığım …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

Metin sınıflandırması için bir deney sırasında, SVM, NB, kNN, vb. parametrelerle ilgili bazı basit ayarlamalar dışında, bu belirli metin sınıflandırma görevindeki her bir sınıflandırıcıyı optimize etme konusunda. Bu sonuç Dikran Marsupial'dan da bahsedildi . İstatistik arka planından gelmiyorum, çevrimiçi bazı materyalleri okuduktan sonra, bunun ana nedenlerini hala anlayamıyorum. Herkes böyle …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

Soru Gradient Boosting ile ikili sınıflandırma yaparken tahminin aralığında nasıl tutulduğunu anlamak için uğraşıyorum .[ 0 , 1 ][0,1][0,1] İkili bir sınıflandırma problemi üzerinde çalıştığımızı varsayalım ve objektif fonksiyonumuz günlük kaybı, , burada içindeki hedef değişken ve mevcut modelimizdir.y ∈ { 0 , 1 } H- ∑ ybengünlük( Hm( xben) …

18 logistic  classification  boosting 

Aşağıdaki 6 karar sınırı verilmiştir. Karar sınırları violett çizgileridir. Noktalar ve çarpılar iki farklı veri kümesidir. Hangisinin bir olduğuna karar vermeliyiz: Doğrusal SVM Çekirdek SVM (2. sıra polinom çekirdeği) Algılayıcı Lojistik regresyon Sinir Ağı (10 düzeltilmiş doğrusal birim içeren 1 gizli katman) Sinir Ağı (10 tanh birimli 1 gizli katman) …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

Genel olarak, amaç doğru dışı numune tahmin etmek sınıfı üyelik olan bir sınıflandırma problemi, içinde ne zaman gerektiğini değil bir topluluk sınıflandırıcı kullanılır? Bu soru neden Topluluk öğrenmeyi her zaman kullanmıyorsunuz? . Bu soru neden hep toplulukları kullanmadığımızı soruyor. Toplulukların, topluluk dışı bir eşdeğere göre daha kötü (sadece "daha iyi …

17 classification  boosting  ensemble  bagging 

Baktığım küçük bir metin sınıflandırma probleminde, Naive Bayes bir SVM'ye benzer veya daha yüksek bir performans sergiliyordu ve çok kafam karıştı. Bir algoritmanın diğerine karşı zaferine hangi faktörlerin karar verdiğini merak ediyordum. SVM'ler üzerinde Naive Bayes kullanmanın bir anlamı olmadığı durumlar var mı? Birisi buna ışık tutabilir mi?

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes