«statistical-learning» etiketlenmiş sorular

Bir Destek Vektörü Makinesi (SVM) nasıl çalışır ve onu Lineer Algılayıcı , Lineer Ayrımcı Analizi veya Lojistik Regresyon gibi diğer doğrusal sınıflandırıcılardan ayıran nedir? * (* Algoritma, optimizasyon stratejileri, genelleme yetenekleri ve çalışma zamanı karmaşıklığı için altta yatan motivasyonları düşünüyorum. )

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

Ridge regresyon katsayısı tahmin β R minimize değerlerdirβ^R,β^R,\hat{\beta}^R RSS + λ ∑j = 1pβ2j.RSS+λΣj=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. Benim sorularım: Eğer λ = 0λ=0\lambda = 0 , o zaman ifade yukarıda zamanki RSS azalttığını görüyoruz. Ya λ → ∞λ→∞\lambda \to \infty ? Ders kitabındaki katsayıların davranışlarının açıklanmasını anlamıyorum. Belirli bir …

71 ridge-regression  statistical-learning  history 

İkinci soru, web'de bir yerde, "denetimli kümeleme" hakkında konuştuğumda, kümelenmenin denetimsiz olduğunu bildiğim bir tartışmada buldum, peki "denetimli kümelenme" nin tam anlamı nedir? "Sınıflandırma" açısından fark nedir? Bunun hakkında konuşan birçok bağlantı var: http://www.cs.uh.edu/docs/cosc/technical-reports/2005/05_10.pdf http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0427.pdf http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/supervised_clustering_finley_joachims_icml05.pdf http://www.public.asu.edu/~kvanlehn/Stringent/PDF/05CICL_UP_DB_PWJ_KVL.pdf http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/366.pdf http://www.cs.cornell.edu/~tomf/publications/supervised_kmeans-08.pdf http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume6/daume05a/daume05a.pdf vb ...

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

Bu terim, yöntemle ilgili iş parçacıklarında sıklıkla görülür . Is karıştırma veri madenciliği ve istatistik öğrenme belirli bir yöntem? Google'dan alakalı bir sonuç alamıyorum. Karıştırma, birçok modelin sonuçlarını karıştırıyor ve daha iyi bir sonuç veriyor. Bu konuda daha fazla bilgi edinmeme yardımcı olan herhangi bir kaynak var mı?

15 machine-learning  data-mining  unsupervised-learning  statistical-learning 

Farklı fonksiyonel uzayda tahminlerin yakınsamasından bahseden Cebirsel Geometri ve İstatistiksel Öğrenme Teorisi kitabının ilk bölümünde Bayes kestiriminin Schwartz dağılım topolojisine karşılık geldiğinden bahsederken, maksimum olabilirlik kestirimi sup-norm topolojisine karşılık gelir. (sayfa 7'de): Örneğin, sup-norm, -normu, Hilbert uzayının zayıf topolojisi , Schwartz dağılım topolojisi vb. yakınsamasının fonksiyon alanının topolojisine güçlü bir …

14 bayesian  maximum-likelihood  statistical-learning 

İstatistiksel Öğrenmenin Unsurlarını okuyorum ve sayfa 12'de (bölüm 2.3) doğrusal bir model şöyle belirtiliyor: Yˆ= XTβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... ki burada , öngörücülerin / bağımsız değişkenlerin / girişlerin bir sütun vektörünün devrik olmasıdır. (O kadar değil bu marka ediyorum "bütün vektörler sütun vektörleri olduğu varsayılır" önceki devletler X , …

12 regression  references  statistical-learning 

Bazı ayrımcı sınıflandırma yöntemlerinden, özellikle y'nin sınıf etiketi (0 veya 1) ve x'in veriler olduğu lojistik regresyondan bahseden bazı makine öğrenimi notlarından, şöyle söylenir: Eğer x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) ve x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 \sim \mathrm{Poisson}(λ_1) , daha sonra p(y|x)p(y|x)p(y|x) lojistik olacaktır. Bu neden doğru?

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

Adaboost'taki bu çalışma , 2 sınıf modellerin K sınıfı sorunlara genişletilmesi için bazı öneriler ve kodlar (sayfa 17) sunmaktadır. Bu kodu genelleştirmek istiyorum, böylece kolayca farklı 2 sınıf modelleri takabilir ve sonuçları karşılaştırabilirim. Çoğu sınıflandırma modeli bir formül arayüzüne ve bir predictyönteme sahip olduğundan, bunların bazıları nispeten kolay olmalıdır. Ne …

11 r  machine-learning  classification  statistical-learning  multi-class 

Bu soru, Amari'nin Eğimli Üstel Ailelerin-Eğriliklerin ve Bilgi Kaybının Diferansiyel Geometrisi makalesi ile ilgilidir . Metin aşağıdaki gibi gider. Let bir olması , bir koordinat sistemi ile olasılık dağılımları boyutlu manifoldu , olduğu varsayılır ...Sn= { pθ}Sn={pθ}S^n=\{p_{\theta}\}nnnθ = ( θ1, … , Θn)θ=(θ1,…,θn)\theta=(\theta_1,\dots,\theta_n)pθ( x ) > 0pθ(x)>0p_{\theta}(x)>0 Her nokta kabul …

10 mathematical-statistics  statistical-learning  geometry  information-geometry 

İstatistiksel öğrenme teorisi ile hesaplamalı öğrenme teorisi arasındaki ilişkiler ve farklılıklar nelerdir ? Aynı konuyla mı ilgili? Aynı sorunları çözün ve aynı yöntemleri kullanın? Örneğin, birincisi bunun tahmin teorisi (regresyon, sınıflandırma, ...) olduğunu söyler.

9 machine-learning  statistical-learning  artificial-intelligence