Statistiken und Big Data machine-learning

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Sequentielles Pattern Mining für eine einzelne Sequenz

Kann mir jemand einen Hinweis auf einen guten Ansatz geben, um häufige Muster in einer einzigen Sequenz zu finden? Zum Beispiel gibt es die einzelne Sequenz 3 6 1 2 7 3 8 9 7 2 2 0 2 7 2 8 4 8 9 7 2 4 1 0 …

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Ideen zu Algorithmen für maschinelles Lernen zur Klassifizierung von Produkten

Ich habe eine Liste von Produkten, einschließlich Variablen wie dem Produktnamen (wie auf der Quittung angegeben) und dem Händler, bei dem das Produkt gekauft wurde. Ich habe viele von ihnen manuell in eine feste Gruppe von Kategorien eingeteilt (z. B. alkoholische Getränke, Gemüse, Fleisch usw.). Die Daten sind wie immer …

7 machine-learning classification

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Ist es möglich, eine Regression durchzuführen, bei der Sie eine unbekannte / nicht erkennbare Feature-Variable haben?

Ist es möglich, eine Regression durchzuführen, bei der Sie eine unbekannte / nicht erkennbare Feature-Variable haben? Sag ich habe yn=a0+a1x1+a2x2+a3x3yn=a0+a1x1+a2x2+a3x3y_n = a_0 + a_1 x_1 + a_2 x_2 + a_3 x_3 aber ich kann / kann den Wert der Merkmalsvariablen nicht messen x3x3x_3. Kann ich trotzdem eine Regression durchführen, um …

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Modellierung von Zeitreihensensordaten mit maschinellen Lerntechniken?

Ich arbeite an Luftqualitätssensoren, von denen einige elektrochemische Gassensoren sind. Als Hintergrund werden diese Sensoren durch eine Potentiostatschaltung stimuliert, die eine Vorspannung anlegt und dann den Strom misst, der durch den Sensor fließt (typischerweise in der Größenordnung von Nano-Ampere). Die Strommenge, die durch den Sensor fließt, hängt von der Konzentration …

7 machine-learning time-series modeling

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Ableiten der wichtigsten Merkmale

Gegeben eine Menge von Instanzen. Für jede Instanz habe ich einen Merkmalsvektor bestehend ausnnnmmm (numerische) Merkmale (x1x1x_1, x2x2x_2, ...,xmxmx_m), n >> m. Außerdem habe ich für jeden Fall eine numerische Punktzahlyyy(beobachtbar). Ich würde gerne: Finden Sie heraus, welche Teilmenge von Merkmalen oder eine lineare Kombination davon die Ergebnisse am besten …

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Ist es möglich, Vorhersagen zu kombinieren, um die Gesamtqualität der Vorhersagen zu verbessern?

Dies ist ein binäres Klassifizierungsproblem. Die Metrik, die minimiert wird, ist der Protokollverlust (oder die Kreuzentropie). Ich habe auch eine Genauigkeitsnummer, nur zu meiner Information. Es ist ein großer, sehr ausgewogener Datensatz. Sehr naive Vorhersagetechniken erzielen eine Genauigkeit von etwa 50% und einen logarithmischen Verlust von 0,693. Das Beste, was …

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Multi-Agent-Schauspieler-Kritiker MADDPG-Algorithmus Verwirrung

Ich versuche, das Papier von openAI mit dem Titel Multi-Agent Actor-Critic für gemischte kooperativ-wettbewerbsorientierte Umgebungen zu verstehen In dem Papier erwähnen sie, dass sie das Problem der Nichtstationarität der Umwelt bekämpfen, indem sie Stichproben aus Teilrichtlinien ziehen: Ich bin verwirrt über: (1) wie Subsampling das Problem der Nichtstationarität lösen würde …

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Verwendung von Teilmessungen der Ausgangsvariablen bei der Modellierung

Meine Frage ist: Wie können wir teilweise gemessene Ausgabedaten in einem Trainingssatz verwenden? Das ist vage, also konkretisiere ich es in einer skurrilen Geschichte. Eichhörnchen haben Nüsse, aber wie viele? Installieren Es gibt eine Reihe von Eichhörnchen und eine Reihe von Bäumen im Wald. Eichhörnchen hat Muttern. Eichhörnchen lagern ihre …

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Klärung der Intuition hinter Backpropagation

Ich habe einige Zeit gebraucht, um zu versuchen, die Berechnungen und Mechanismen der Algorithmen für maschinelles Lernen zu verstehen, die ich in meinem täglichen Leben verwende. Wenn ich die Backpropagation-Literatur zum CS231n-Kurs studiere, möchte ich sicherstellen, dass ich die Kettenregel richtig verstanden habe, bevor ich mein Studium fortsetze. Angenommen, ich …

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Maschinelles Lernen und fehlende Daten: unterstellen, und wenn ja, wann?

Normalerweise arbeite ich mehr auf der Seite der Effektschätzung / kausalen Inferenz von Dingen, wo die Leute mit der Mehrfachzuschreibung für fehlende Daten ziemlich vertraut sind, aber im Moment arbeite ich an einem Projekt, das mehr auf der Seite des maschinellen Lernens liegt. Wir erwarten, dass einige Daten fehlen, da …

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Unterschied zwischen linearer Regression beim maschinellen Lernen und dem statistischen Modell

Ich hatte das Verständnis, dass der Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und statistischem Modell darin besteht, dass das spätere eine bestimmte Art der Datenverteilung "annimmt" und auf diesem unterschiedlichen Modellparadigma sowie statistischen Ergebnissen basiert, die wir erhalten (z. B. p-Werte, F-Statistik) , t-stat usw.). Beim maschinellen Lernen kümmern wir uns jedoch …

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Erhöhen oder verringern mehr Objektklassen die Genauigkeit der Objekterkennung?

Angenommen, Sie haben einen Objekterkennungsdatensatz (z. B. MS COCO oder Pascal VOC) mit N Bildern, in denen k Objektklassen gekennzeichnet sind. Sie trainieren ein neuronales Netzwerk (z. B. Faster-RCNN oder YOLO) und messen die Genauigkeit (z. B. IOU@0.5). Jetzt führen Sie x zusätzliche Objektklassen ein und fügen Ihrem ursprünglichen Datensatz …

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Warum führt die Kodierung der Behandlung zu einer Korrelation zwischen zufälliger Steigung und Schnittpunkt?

Betrachten Sie ein faktorielles Design innerhalb des Subjekts und innerhalb des Gegenstands, bei dem die experimentelle Behandlungsvariable zwei Ebenen (Bedingungen) aufweist. Sei m1das Maximalmodell und m2das No-Random-Correlations-Modell. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + (1|item) + (0 + …

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Wie wird festgestellt, dass ein Klassifikator eine hohe Verzerrung oder Varianz aufweist?

Die Verzerrung und Varianz eines Klassifikators bestimmt den Grad, in dem er die Daten unter- bzw. überanpassen kann. Wie könnte man einen Klassifikator bestimmen, der als hohe Verzerrung oder hohe Varianz charakterisiert werden soll? Ich bin mir ziemlich klar darüber, was ein Bias-Varianz-Kompromiss und seine Zerlegung ist und wie er …

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Ist das Monte-Carlo-Kreuzvalidierungsverfahren gültig?

Ich dachte, die K-fache Kreuzvalidierung besteht aus den folgenden Schritten. Teilen Sie Daten zufällig in Blöcke auf.KKK Auf Stücke passen .K−1K−1K-1 Sagen Sie den verbleibenden Teil voraus. Halten Sie Vorhersagen. Wiederholen Sie 2-3 für alle verbleibenden Kombinationen der Chunks, bei denen 1 Chunk weggelassen wird .K−1K−1K-1KKK Bewerten Sie die Verluststatistik, …

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Als «machine-learning» getaggte Fragen