Statistiken und Big Data supervised-learning

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Gradientenabstieg findet keine Lösung für gewöhnliche kleinste Fehlerquadrate in diesem Datensatz?

Ich habe lineare Regression studiert und es unter der Menge {(x, y)} versucht, wobei x die Fläche des Hauses in Quadratfuß und y den Preis in Dollar angab. Dies ist das erste Beispiel in Andrew Ng Notes . 2104,400 1600,330 2400,369 1416,232 3000,540 Ich habe einen Beispielcode entwickelt, aber wenn …

12 regression least-squares gradient-descent supervised-learning

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Automatische Keyword-Extraktion: Verwenden von Cosinus-Ähnlichkeiten als Features

Ich habe eine Dokument-Term-Matrix und möchte jetzt mit einer überwachten Lernmethode (SVM, Naive Bayes, ...) Schlüsselwörter für jedes Dokument extrahieren. In diesem Modell verwende ich bereits Tf-idf, Pos-Tag, ...MMM Aber jetzt wundere ich mich über die Zusammenhänge. Ich habe eine Matrix mit den Kosinusähnlichkeiten zwischen den Begriffen.CCC Gibt es eine …

12 text-mining feature-construction supervised-learning cosine-distance cosine-similarity

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Überwachtes Lernen mit unsicheren Daten?

Gibt es eine Methode zur Anwendung eines überwachten Lernmodells auf einen unsicheren Datensatz? Angenommen, wir haben einen Datensatz mit den Klassen A und B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | B …

11 machine-learning supervised-learning

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Inkrementelles Lernen für Klassifikationsmodelle in R.

Angenommen, ich habe einen Klassifizierer (es kann sich um einen der Standardklassifizierer wie Entscheidungsbaum, zufällige Gesamtstruktur, logistische Regression usw. handeln) zur Betrugserkennung mit dem folgenden Code library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a binary outcome - …

11 classification supervised-learning

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Fisher's Exact Test und hypergeometrische Verteilung

Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung, aber …

11 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

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Maschinelles Lernen zum Lernen von Zeichenfolgenmustern

Ich habe eine Liste von Wörtern, die zu verschiedenen selbst definierten Kategorien gehören. Jede Kategorie hat ein eigenes Muster (zum Beispiel hat eine eine feste Länge mit Sonderzeichen, eine andere besteht aus Zeichen, die nur in dieser Kategorie von "Wörtern" vorkommen, ...). Zum Beispiel: "ABC" -> type1 "ACC" -> type1 …

11 machine-learning classification similarities supervised-learning

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Die meisten interpretierbaren Klassifizierungsmodelle

Welche anderen Klassifizierungsmodelle bieten außer Entscheidungsbäumen und logistischer Regression eine gute Interpretation? Ich bin nicht an der Genauigkeit oder anderen Parametern interessiert, nur die Interpretation der Ergebnisse ist wichtig.

10 interpretation supervised-learning

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Ist die Autokorrelation in einem überwachten Lerndatensatz ein Problem?

Stellen Sie sich das folgende Problem vor. Ich habe wöchentliche Schnappschüsse von Preisdaten von K Artikeln sowie von verschiedenen Funktionen / Prädiktoren. Ich möchte vorhersagen, um wie viel sich der Preis in 2 Jahren ändern wird. Ich setze meinen Datensatz wie folgt zusammen: Jede Zeile besteht aus Funktionen für jeden …

10 time-series random-forest autocorrelation supervised-learning nonlinear

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So finden Sie Gewichte für ein Unähnlichkeitsmaß

Ich möchte Attributgewichte für mein Unähnlichkeitsmaß lernen (ableiten), das ich für das Clustering verwenden kann. Ich habe einige Beispiele von Objektpaaren, die "ähnlich" sind (sich im selben Cluster befinden sollten), sowie einige Beispiele von Objektpaaren, die "nicht ähnlich" sind (sollten nicht sein) im selben Cluster sein). Jedes Objekt hat eine …

9 clustering similarities supervised-learning semi-supervised

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Wie finde und bewerte ich die optimale Diskretisierung für eine kontinuierliche Variable mit dem Kriterium ?

Ich habe einen Datensatz mit kontinuierlicher Variable und einer binären Zielvariablen (0 und 1). Ich muss die kontinuierlichen Variablen (für die logistische Regression) in Bezug auf die Zielvariable und mit der Einschränkung diskretisieren, dass die Beobachtungshäufigkeit in jedem Intervall ausgeglichen sein sollte. Ich habe maschinelle Lernalgorithmen wie Chi Merge und …

9 r machine-learning chi-squared discrete-data supervised-learning

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LDA vs. Perzeptron

Ich versuche ein Gefühl dafür zu bekommen, wie LDA in andere überwachte Lerntechniken passt. Ich habe hier bereits einige der LDA-ähnlichen Beiträge über LDA gelesen. Ich bin bereits mit dem Perzeptron vertraut, lerne aber gerade LDA. Wie passt LDA in die Familie der überwachten Lernalgorithmen? Was könnten seine Nachteile gegenüber …

9 machine-learning classification discriminant-analysis supervised-learning

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Was führt dazu, dass ein Klassifikator Daten falsch klassifiziert? [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 2 Jahren . Könnte es von den Daten selbst sein? Oder …

9 classification supervised-learning

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Ist Random Forest eine gute Option für die Klassifizierung unausgeglichener Daten? [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 3 Jahren . Kann die zufällige Gesamtstruktur "als Algorithmus" trotz der …

9 machine-learning classification data-mining supervised-learning statistical-learning

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Wie viel ist zu viel Überanpassung?

Wo ziehen Sie konzeptionell die Grenze zwischen einem Überanpassungsmodell und einem Modell mit angemessener Anpassung? Es ist klar, dass Sie überanpassen, wenn Ihr Modell auf Ihrem Trainingssatz ein paar Prozent besser abschneidet als auf Ihrem Testsatz. Angenommen, ich habe theoretisch ein Modell auf einem Trainingssatz trainiert, dann auf einem Testsatz …

9 machine-learning model overfitting supervised-learning

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Trainingsfehler im KNN-Klassifikator bei K = 1

Ich habe diese Frage in einem Quiz erhalten und gefragt, was der Trainingsfehler für einen KNN-Klassifikator sein wird, wenn K = 1 ist. Was bedeutet Training für einen KNN-Klassifikator? Mein Verständnis des KNN-Klassifikators war, dass er den gesamten Datensatz berücksichtigt und jeder neuen Beobachtung den Wert der Mehrheit der nächsten …

8 classification supervised-learning k-nearest-neighbour

Als «supervised-learning» getaggte Fragen