«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Bugün Naive Bayes Sınıflandırması'nı okuyordum. Parametre Tahmini başlığı altında, 1 yumuşatma ile birlikte okudum : yapalımccc (örneğin, pozitif veya negatif olarak) bir sınıfını ifade ve izin www bir belirteç ya da kelime bakın. İçin maksimum olabilirlik tahmin P(w|c)P(w|c)P(w|c) olduğucount(w,c)count(c)=counts w in class ccounts of words in class c.count(w,c)count(c)=counts w in …

27 machine-learning  classification  text-mining  naive-bayes  laplace-smoothing 

K-katlama çapraz doğrulama, verilen bir sınıflandırıcının genelleme kapasitesini tahmin etmek için kullanılabilir. Ayrıca varyansı hakkında daha iyi bir tahminde bulunmak için tüm doğrulama işlemlerinden havuzlanmış bir varyansı hesaplayabilir miyim? Değilse neden? Çapraz doğrulama işlemlerinde havuzlanmış standart sapmayı kullanan kağıtlar buldum . Açıkça , validasyon varyansı için evrensel bir tahmin edici …

27 machine-learning  cross-validation 

Biri bana denetimli bir makine öğrenme modelinin fazla uyuşup uyuşmadığını yargılayabilir mi? Harici bir doğrulama veri setim yoksa, fazla takmayı açıklamak için 10 kat çapraz doğrulama ROC'sunu kullanıp kullanamayacağımı bilmek istiyorum. Harici bir doğrulama veri kümem varsa, sonra ne yapmam gerekir?

27 machine-learning 

Diyelim ki f = x * ystandart derin sinir ağını kullanarak basit için regresyon yapmak istiyoruz . Bir hiden katmanına sahip NN'nin herhangi bir işlevi tahmin edebileceğini söyleyen araştırmalar olduğunu hatırlıyorum, ancak denedim ve normalleştirme olmadan NN bu basit çarpma bile yaklaşık olarak yapamadı. Verilerin sadece log-normalizasyonu yardımcı oldu m …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Diyelim ki bir SVM sınıflandırıcımız var, ROC eğrisini nasıl oluştururuz? (Teorik olarak olduğu gibi) (çünkü her bir eşik için TPR ve FPR üretiyoruz). Ve bu SVM sınıflandırıcısı için en uygun eşiği nasıl belirleriz?

27 machine-learning  svm 

Bu SE'de temel bileşen analizine (PCA) sağlam yaklaşımları tartışan birçok mesaj var, ancak PCA'nın neden öncelikli olarak aykırı değerlere karşı duyarlı olduğuna dair tek bir iyi açıklama bulamıyorum .

26 machine-learning  pca  outliers 

Bir kitabı okuduğumuzda, notasyonları anlamak içeriğin anlaşılmasında çok önemli bir rol oynar. Ne yazık ki, farklı topluluklar modeldeki formülasyon ve optimizasyon problemi için farklı gösterim kurallarına sahiptir. Herhangi biri, burada bazı formülasyon gösterimlerini özetleyebilir ve olası sebepler sunabilir mi? Burada bir örnek vereceğim: Lineer cebir literatüründe klasik kitap, Strang'ın lineer …

26 machine-learning  probability  self-study  optimization 

Geçenlerde, rekabet şartlarına göre roc auc puanının kullanıldığı bir Kaggle yarışmasını tamamladım. Bu projeden önce normalde model performansını ölçmek için f1 puanını metrik olarak kullandım. İleride, bu iki ölçüm arasında nasıl seçim yapmalıyım acaba? Ne zaman kullanılır ve hangi avantajları ve dezavantajları nelerdir? BTW, burada makaleyi okudum AUC ve F1 …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

Bire bir-hepsi-bir ile bire-bir-bir SVM sınıflandırıcısı arasındaki fark nedir? One-vs-all, yeni görüntünün tüm türlerini / kategorilerini sınıflandırmak için bir sınıflandırıcı anlamına gelir ve one-vs-one yeni görüntünün tüm türlerini / kategorilerini farklı sınıflandırıcı ile sınıflandırır (her bir kategori özel sınıflandırıcı tarafından kullanılır) anlamına mı geliyor? Örneğin, yeni resim daire, dikdörtgen, üçgen, …

26 machine-learning  classification  svm 

Birisi lütfen bana SVM'deki çekirdekler arasındaki farkı söyleyebilir mi: Doğrusal Polinom Gauss dili (RBF) sigmoid Çünkü çekirdeğin girdi alanımızı yüksek boyutsallık özellikli alanla eşleştirmek için kullanıldığını biliyoruz. Ve bu özellik alanında, doğrusal olarak ayrılabilir sınırı buluruz. Ne zaman kullanılırlar (hangi şartlar altında) ve neden?

26 machine-learning  svm  pattern-recognition  kernel-trick 

LDA gibi popüler konu modelleri genellikle aynı konu (birlikte) içinde birlikte ortaya çıkma eğiliminde olan kelimeleri kümeler. Bu konu modelleri ve PMI gibi diğer basit eşzamanlılık tabanlı kümeleme yaklaşımları arasındaki temel fark nedir? (PMI, Pointwise Mutual Information anlamına gelir ve verilen bir kelimeyle birlikte gelen kelimeleri tanımlamak için kullanılır.)

26 machine-learning  text-mining  natural-language  topic-models 

Eğitim kaybım azaldı ve sonra tekrar yükseldi. Bu çok garip. Çapraz doğrulama kaybı, eğitim kaybını izler. Ne oluyor? Aşağıdaki gibi iki yığılmış LSTMS var (Keras'larda): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adadelta') 100 dönem için eğitiyorum: model.fit(X_train, np.array(y_train), batch_size=1024, nb_epoch=100, validation_split=0.2) 127803 …

26 machine-learning  neural-networks  loss-functions  lstm 

İkili sınıflandırma yapmak istediğimi varsayalım (bir şey A veya B sınıfına aittir). Bunu bir sinir ağının çıkış katmanında yapmanın bazı olasılıkları vardır: 1 çıkış düğümü kullanın. Çıkış 0 (<0,5) A sınıfı kabul edilir ve 1 (> = 0,5) B sınıfı (sigmoid olması durumunda) kabul edilir. 2 çıkış düğümü kullanın. Giriş, …

26 machine-learning  classification  neural-networks 

Anladığım kadarıyla, sadece eğitim verilerinin aralığında kalan bir regresyon işlevi oluşturabiliriz. Örneğin (panellerden sadece biri gerekli): Bir KNN regresör kullanarak geleceği nasıl tahmin edebilirim? Yine, sadece antrenman verileri aralığı dahilinde olan bir fonksiyona yaklaştığı görülmektedir. Sorum şu: KNN regresör kullanmanın avantajları nelerdir? Bunun sınıflandırma için çok güçlü bir araç olduğunu …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

Bu, Caret yeniden örnekleme yöntemlerini sorgulamaya benzer , ancak bu sorunun bir kısmını gerçekten kararlaştırılmış bir şekilde yanıtlamadı. caret'in tren fonksiyonu sunuyor cvve repeatedcv. Söylemedeki fark nedir: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs MyTrainControl=trainControl( method = "repeatedcv", number=5, repeats=5 ) cvK-folds (parametresi number) kümesini kırar anlıyorum ve daha …

26 r  machine-learning  caret