Als «classification» getaggte Fragen

Die statistische Klassifizierung ist das Problem der Identifizierung der Teilpopulation, zu der neue Beobachtungen gehören, bei der die Identität der Teilpopulation unbekannt ist, auf der Grundlage eines Trainingssatzes von Daten, die Beobachtungen enthalten, deren Teilpopulation bekannt ist. Daher zeigen diese Klassifikationen ein variables Verhalten, das statistisch untersucht werden kann.

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Verallgemeinerung der multivariaten Normalverteilung und Klassifikation
Ich interessiere mich für eine Familie multivariater Verteilungen, die als Verallgemeinerung der multivariaten Normalverteilung angesehen werden können, sofern sie durch einen Erwartungswert und eine Kovarianzmatrix sowie eine monoton abnehmende Funktion so, dass die Dichte wobei ist die Mahalanobis-Entfernung. Die multivariate Normale wird natürlich durch wiederhergestellt . Σg(d)p( → x )∝g(Δ( …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
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Nichtlineare SVM-Klassifizierung mit RBF-Kernel
Ich implementiere einen nichtlinearen SVM-Klassifikator mit RBF-Kernel. Mir wurde gesagt, dass der einzige Unterschied zu einer normalen SVM darin bestand, dass ich das Punktprodukt einfach durch eine Kernelfunktion ersetzen musste: Ich weiß, wie eine normale lineare SVM funktioniert, dh nachdem ich das quadratische Optimierungsproblem (doppelte Aufgabe) gelöst habe, berechne ich …
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Multilabel logistische Regression
Gibt es eine Möglichkeit, mithilfe der logistischen Regression mehrfach beschriftete Daten zu klassifizieren? Mit mehrfach beschriftet meine ich Daten, die gleichzeitig zu mehreren Kategorien gehören können. Ich möchte diesen Ansatz verwenden, um einige biologische Daten zu klassifizieren.
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Open-Source-Modelle für paarweises Lernen
Ich löse ein Klassifizierungsproblem mit einem paarweisen Lern-Trainingssatz. Wir haben 2 Klassen: schlecht und gut . Wir haben auch Paare von Objekten , was bedeutet, dass das Objekt besser ist als . Jedes Objekt wird durch seine reellen Koordinaten beschrieben: . Mein Ziel ist es, einen solchen Algorithmus zu erstellen, …
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Klassifizierung von Gesprächen anhand von Inhalten
Ich möchte in der Lage sein, einen Klassifikator zu entwerfen, der zwischen verschiedenen Arten von Gesprächen unterscheiden kann (nicht unbedingt etwas über Stimmung, Aufrichtigkeit oder Ergebnis aussagen, das ist etwas zu weit hergeholt). Zu wissen, dass unter 50 Stichproben von Gesprächen 10 beide Parteien einbeziehen, die Informationen über ein zukünftiges …
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Kalibrierte verstärkte Entscheidungsbäume in R oder MATLAB
In einem empirischen Vergleich von überwachten Lernalgorithmen (ICML 2006) bewerteten die Autoren (Rich Caruana und Alexandru Niculescu-Mizil) mehrere Klassifizierungsalgorithmen (SVMs, ANN, KNN, zufällige Wälder, Entscheidungsbäume usw.) und berichteten, dass kalibrierte Boosted-Bäume Rang als bester Lernalgorithmus insgesamt über acht verschiedene Metriken (F-Score, ROC-Bereich, durchschnittliche Präzision, Kreuzentropie usw.). Ich möchte kalibrierte Boosted-Decision-Bäume …
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Korrelation kontinuierlicher klinischer Variablen und Genexpressionsdaten
In SVM-Klassifizierungsanalysen (linearer Kernel) eines Datensatzes der Genexpression (~ 400 Variablen / Gene) für jeweils ~ 25 Fälle und Kontrollen stelle ich fest, dass die auf Genexpression basierenden Klassifikatoren sehr gute Leistungsmerkmale aufweisen. Die Fälle und Kontrollen unterscheiden sich nicht signifikant für eine Reihe von kategorialen und kontinuierlichen klinischen / …
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Zufällige Generierung von Scores ähnlich denen eines Klassifizierungsmodells
Hallo Zahlenkollegen Ich möchte n zufällige Bewertungen (zusammen mit einer Klassenbezeichnung) generieren, als ob sie von einem binären Klassifizierungsmodell erzeugt worden wären. Im Detail sind folgende Eigenschaften erforderlich: Jede Punktzahl liegt zwischen 0 und 1 Jede Punktzahl ist mit einer binären Bezeichnung mit den Werten "0" oder "1" verknüpft (letztere …
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