«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Değişkenler / özellikler kümesi kullanarak doğrusal bir regresyon modeli geliştirdim. Ve modelin iyi bir performansı var. Ancak, tahmin edilen değişkenle iyi bir korelasyonu olan bir değişkenin olmadığını fark ettim. Bu nasıl mümkün olaiblir?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

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 

Verilerim üzerinde çok doğru olan bir lojistik regresyon sınıflandırıcısı oluşturdum. Şimdi neden bu kadar iyi çalıştığını daha iyi anlamak istiyorum. Özellikle, hangi özelliklerin en büyük katkıyı yaptığını (hangi özelliklerin en önemli olduğunu) sıralamak ve ideal olarak, her özelliğin genel modelin (veya bu damardaki bir şeyin) doğruluğuna ne kadar katkıda bulunduğunu …

17 machine-learning  logistic  feature-selection  importance 

Şunu duydum (yaklaşık olarak): torbalama, bir kestirimci / kestirimci / öğrenme algoritmasının varyansını azaltmak için bir tekniktir. Ancak, bu ifadenin resmi matematiksel kanıtını hiç görmedim. Bunun neden matematiksel olarak doğru olduğunu bilen var mı? Bu kadar yaygın kabul gören / bilinen bir gerçek gibi görünüyor, buna doğrudan bir referans bekliyorum. …

17 machine-learning  mathematical-statistics  bagging 

Ham verileri neden standart sapmasına böldüğümüze dair aşağıdaki gerekçeyi (cs229 ders notlarından) okuyordum: açıklamanın ne dediğini anlasam da, standart sapmaya bölünmenin neden böyle bir hedefe ulaşacağı net değil. Herkesin aynı "ölçekte" olması gerektiğini söylüyor. Ancak, bu tamamen açık değil standart sapmaya bölünmenin neden bunu başardığı . Varyansla bölünmenin nesi yanlış? …

17 machine-learning  pca  mathematical-statistics 

Otomobil seri ilan sitelerinde mevcut fiyatları ve özellikleri kullanarak, otomobil fiyatlarını tahmin etmek için en iyi modeli belirlemeye çalışıyorum. Bunun için scikit-öğrenim kütüphanesinden birkaç model ve pybrain ve neurolab'dan sinir ağı modelleri kullandım. Şu ana kadar kullanılan bir yaklaşım, bazı örneklerle veri sabit bir miktar (makine öğrenme algoritmaları) çalıştırmak ve …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

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 

Bishop'un "Örüntü Sınıflandırma ve Makine Öğrenimi" kitabında, sinir ağları bağlamında düzenlileştirme tekniğini açıklar. Ancak, eğitim sürecinde, modelin karmaşıklığıyla birlikte serbestlik derecelerinin arttığını açıklayan bir paragraf anlamıyorum. İlgili teklif şudur: Bir ağın etkili karmaşıklığını kontrol etmenin bir yolu olarak düzenlileştirmeye bir alternatif, erken durdurma prosedürüdür. Doğrusal olmayan ağ modellerinin eğitimi, bir …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

Ülkemdeki yerel haber web sitelerini taradığım ve bir suç endeksi ve siyasi istikrarsızlık endeksi oluşturmak istediğim bu yan projem var. Projenin bilgi erişim kısmını zaten ele aldım. Benim planım: Denetimsiz konu çıkarımı. Yakın kopya tespiti. Denetimli sınıflandırma ve olay seviyesi (suç / politik - yüksek / orta / düşük). Python …

17 machine-learning  classification  text-mining 

Sinir ağları alanına daldım ve onlarla büyülendim. Sonunda borsalarda ticaret sistemlerini test etmek için bir uygulama çerçevesi geliştirdim ve şimdi ilk sinir ağımı buna uygulayacağım. Çok basit ve ilkel olan, sadece yeni başlayanlar için gerçek ticaret için tasarlanmamıştır. Sadece yaklaşımımın iyi bir yaklaşım olup olmadığını bilmek istiyorum. Ve eğer bir …

17 machine-learning  neural-networks 

İki sınıflandırıcının doğruluğunu istatistiksel anlamlılık açısından karşılaştırmak istiyorum. Her iki sınıflandırıcı da aynı veri kümesinde çalıştırılır. Bu beni okuduğumdan bir örnek t-testi kullanmam gerektiğine inanıyor . Örneğin: Classifier 1: 51% accuracy Classifier 2: 64% accuracy Dataset size: 78,000 Kullanılacak doğru test bu mu? Öyleyse, sınıflandırıcı arasındaki doğruluk farkının önemli olup …

17 machine-learning  statistical-significance  classification  t-test 

Konu modelleme (Gizli Dirichlet Tahsisi) kullanırken, konu sayısı kullanıcının belirtmesi gereken bir giriş parametresidir. Bana göre Dirichlet sürecinin karşı karşıya gelmesi gereken bir aday konu seti koleksiyonu da sağlamalıyız? Anlayışım doğru mu? Uygulamada, bu tür bir aday konu seti nasıl kurulur?

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitlidir çünkü soru konu dışıdır, ancak tarihsel önemi vardır. Şu anda yeni yanıtları veya etkileşimleri kabul etmiyor. Bu kitabı aldım: Her Şey Nasıl Ölçülür: İşletmedeki Maddi Olmayan Maddelerin Değerini Bulma ve İlk Veri Analizi: Büyük Sayılar, İstatistikler ve İyi Kararlar için Öğrenci Kılavuzu Başka …

17 machine-learning  bayesian  references 

Birçok algoritma ile çalışıyorum: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (çekirdek = doğrusal ve rbf), KNN, LDA ve XGBoost. SVM dışında hepsi oldukça hızlıydı. O zaman daha hızlı çalışmak için özellik ölçeklendirmesi gerektiğini bilmeliyim. Sonra aynı şeyi diğer algoritmalar için de yapmam gerekip gerekmediğini merak etmeye başladım.

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

İlk olarak, burada , burada , burada , burada , burada uzun süredir tartışılan bir soru yayınlamaktan dolayı özür dilerizve eski bir konuyu yeniden ısıtmak için. @DikranMarsupial'ın bu konu hakkında yazılarda ve dergi gazetelerinde uzun bir süre yazdığını biliyorum, ama hala kafam karıştı ve buradaki benzer yazıların sayısına bakılırsa, hala …

17 machine-learning  cross-validation  model-selection  glmnet  hyperparameter