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.

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Ist das Erstellen eines Klassifikators für mehrere Klassen besser als das Erstellen mehrerer binärer Klassifikatoren?
Ich muss URLs in Kategorien einteilen. Angenommen, ich habe 15 Kategorien, für die ich vorhabe, jede URL auf null zu setzen. Ist ein 15-Wege-Klassifikator besser? Wobei ich 15 Labels habe und Features für jeden Datenpunkt generiere. Oder bauen Sie 15 binäre Klassifizierer auf, sagen Sie: Film oder Nicht-Film, und verwenden …
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0-1 Erklärung der Verlustfunktion
Ich versuche zu verstehen, was der Zweck der Verlustfunktion ist, und ich kann es nicht ganz verstehen. Nach meinem Verständnis dient die Verlustfunktion zur Einführung einer Art Metrik, mit der wir die "Kosten" einer falschen Entscheidung messen können. Nehmen wir an, ich habe einen Datensatz von 30 Objekten. Ich habe …
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Wie ist es möglich, ein gutes lineares Regressionsmodell zu erhalten, wenn keine wesentliche Korrelation zwischen der Ausgabe und den Prädiktoren besteht?
Ich habe ein lineares Regressionsmodell unter Verwendung einer Reihe von Variablen / Merkmalen trainiert. Und das Modell hat eine gute Leistung. Ich habe jedoch festgestellt, dass es keine Variable gibt, die mit der vorhergesagten Variablen gut korreliert. Wie ist es möglich?
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Quiz: Teilen Sie dem Klassifikator die Entscheidungsgrenze mit
Gegeben sind die 6 Entscheidungsgrenzen unten. Entscheidungsgrenzen sind violette Linien. Punkte und Kreuze sind zwei verschiedene Datensätze. Wir müssen uns entscheiden, welches ein ist: Lineare SVM Kernelized SVM (Polynomkern der Ordnung 2) Perceptron Logistische Regression Neuronales Netzwerk (1 versteckte Schicht mit 10 gleichgerichteten Lineareinheiten) Neuronales Netzwerk (1 versteckte Schicht mit …
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Verstehen, welche Funktionen für die logistische Regression am wichtigsten waren
Ich habe einen logistischen Regressionsklassifikator erstellt, der für meine Daten sehr genau ist. Jetzt möchte ich besser verstehen, warum es so gut funktioniert. Im Einzelnen möchte ich klassifizieren, welche Features den größten Beitrag leisten (welche Features am wichtigsten sind) und im Idealfall quantifizieren, wie viel jedes Feature zur Genauigkeit des …
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Warum dividieren wir vor der PCA durch die Standardabweichung und nicht durch einen anderen Standardisierungsfaktor?
Ich habe die folgende Begründung gelesen (aus den Kursnotizen von cs229), warum wir die Rohdaten durch ihre Standardabweichung dividieren: Obwohl ich verstehe, was die Erklärung sagt, ist mir nicht klar, warum das Teilen durch die Standardabweichung ein solches Ziel erreichen würde. Es heißt also, dass jeder mehr auf der gleichen …
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Ist der R-Quadrat-Wert zum Vergleichen von Modellen geeignet?
Ich versuche, das beste Modell zu finden, um die Preise für Automobile vorherzusagen. Dabei verwende ich die Preise und Funktionen, die auf Websites für Kleinanzeigen für Automobile verfügbar sind. Dazu verwendete ich einige Modelle aus der Scikit-Learn-Bibliothek und neuronale Netzwerkmodelle aus Pybrain und Neurolab. Der Ansatz, den ich bisher verwendet …
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Wann schneidet Naive Bayes besser ab als SVM?
In einem kleinen Textklassifizierungsproblem, das ich mir angesehen habe, hat Naive Bayes eine Leistung gezeigt, die einer SVM ähnelt oder größer ist, und ich war sehr verwirrt. Ich habe mich gefragt, welche Faktoren den Triumph eines Algorithmus über den anderen entscheiden. Gibt es Situationen, in denen es keinen Sinn macht, …
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Was bedeutet "Freiheitsgrad" in neuronalen Netzen?
In Bishops Buch "Pattern Classification and Machine Learning" beschreibt es eine Technik zur Regularisierung im Kontext neuronaler Netze. Ich verstehe jedoch keinen Absatz, der beschreibt, dass während des Trainings die Anzahl der Freiheitsgrade mit der Komplexität des Modells zunimmt. Das relevante Zitat ist das folgende: Eine Alternative zur Regularisierung zur …
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