Als «machine-learning» getaggte Fragen

Algorithmen für maschinelles Lernen erstellen ein Modell der Trainingsdaten. Der Begriff "maschinelles Lernen" ist vage definiert; Es umfasst das, was auch als statistisches Lernen, Bestärkungslernen, unbeaufsichtigtes Lernen usw. bezeichnet wird. Fügen Sie immer einen spezifischeren Tag hinzu.

3
Warum sind die Lernenden beim Boosten „schwach“?
Siehe auch eine ähnliche Frage zu stats.SE . Bei Boosting- Algorithmen wie AdaBoost und LPBoost ist bekannt, dass die zu kombinierenden "schwachen" Lernenden nur bessere Leistungen erbringen müssen als der Zufall, um nützlich zu sein. Die verwendeten Klassifizierer können schwach sein (dh eine erhebliche Fehlerrate aufweisen), aber solange ihre Leistung …
1
Was steckt hinter der Google Prediction-API?
Google Prediction API ist ein Cloud-Dienst, bei dem Benutzer einige Trainingsdaten übermitteln können, um einen mysteriösen Klassifikator zu trainieren, und ihn später auffordern können, eingehende Daten zu klassifizieren, um beispielsweise Spam-Filter zu implementieren oder Benutzereinstellungen vorherzusagen. Aber was steckt hinter den Kulissen?
1
Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
2
Warum ist der mittlere quadratische Fehler die Kreuzentropie zwischen der empirischen Verteilung und einem Gaußschen Modell?
In 5.5, Deep Learning (von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville) heißt es: Jeder Verlust, der aus einer negativen logarithmischen Wahrscheinlichkeit besteht, ist eine Kreuzentropie zwischen der empirischen Verteilung, die durch den Trainingssatz definiert ist, und der Wahrscheinlichkeitsverteilung, die durch das Modell definiert ist. Zum Beispiel ist der mittlere …
1
Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
3
Was sind die Auswirkungen der Auswahl verschiedener Verlustfunktionen bei der Klassifizierung auf einen ungefähren Verlust von 0 bis 1?
Wir wissen, dass einige objektive Funktionen einfacher zu optimieren sind und andere schwierig. Und es gibt viele Verlustfunktionen, die wir verwenden möchten, die aber schwer zu verwenden sind, zum Beispiel 0-1-Verlust. Wir finden also einige Proxy- Verlust-Funktionen, um die Arbeit zu erledigen. Zum Beispiel verwenden wir den Scharnierverlust oder den …
1
Ist die Kreuzvalidierung ein geeigneter Ersatz für das Validierungsset?
In der Textklassifikation habe ich ein Trainingsset mit ca. 800 Samples und ein Testset mit ca. 150 Samples. Das Test-Set wurde noch nie verwendet und wartet darauf, bis zum Ende verwendet zu werden. Ich verwende das gesamte 800-Muster-Trainingsset mit 10-facher Kreuzvalidierung, während ich Klassifikatoren und Funktionen abstimme und optimiere. Dies …
4
Warum gibt es eine Asymmetrie zwischen dem Trainingsschritt und dem Bewertungsschritt?
Insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprachen ist bekannt, dass maschinelles Lernen in zwei Schritten ablaufen sollte, einem Trainingsschritt und einem Bewertungsschritt, und sie sollten unterschiedliche Daten verwenden. Warum ist das? Intuitiv hilft dieser Prozess, eine Überanpassung der Daten zu vermeiden, aber ich sehe keinen (informationstheoretischen) Grund, warum dies der Fall …
6
Warum führen kleinere Gewichte zu einfacheren Regularisierungsmodellen?
Ich habe Andrew Ngs Maschinelles Lernen-Kurs vor ungefähr einem Jahr abgeschlossen und schreibe jetzt meine High-School-Mathematikerkunde über die Funktionsweise der logistischen Regression und Techniken zur Leistungsoptimierung. Eine dieser Techniken ist natürlich die Regularisierung. Ziel der Regularisierung ist es, eine Überanpassung zu verhindern, indem die Kostenfunktion um das Ziel der Modellvereinfachung …
7
Warum sollte man sich in Naive Bayes mit Laplace-Glättung beschäftigen, wenn das Testset unbekannte Wörter enthält?
Ich habe heute über die Naive Bayes-Klassifikation gelesen. Ich las unter der Überschrift Parameterschätzung mit add 1 Glättung : Verweisen Sie mit ccc auf eine Klasse (z. B. Positiv oder Negativ) und mit www auf ein Token oder Wort. Der Maximum - Likelihood - Schätzer für P(w|c)P(w|c)P(w|c) ist count(w,c)count(c)=counts w …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.