Jestem nowy w uczeniu maszynowym. W tej chwili używam klasyfikatora Naive Bayes (NB) do klasyfikowania małych tekstów w 3 klasach jako pozytywne, negatywne lub neutralne, używając NLTK i python. Po przeprowadzeniu niektórych testów z zestawem danych złożonym z 300 000 instancji (16 924 pozytywów 7...
Gdy weźmiemy pod uwagę scenariusze teorii kolejkowania, w których poszczególne osoby przybywają do obsługującego węzła i ustawiają się w kolejce, zwykle do modelowania czasów przybycia stosuje się proces Poissona. Te scenariusze pojawiają się w przypadku problemów z routingiem sieciowym. Doceniłbym...
Powiedzmy, że mam duży zestaw wartości , które czasem się powtarzają. Chciałbym oszacować całkowitą liczbę unikalnych wartości w dużym zestawie.S.S.S Jeśli wezmę losową próbkę wartości, a także określić, że zawiera T Ü unikalne wartości, mogę to wykorzystać, aby oszacować liczbę unikatowych...
Biorąc pod uwagę sekwencję danych wejściowych, muszę ustalić, czy sekwencja ta ma pewną pożądaną właściwość. Właściwość może być tylko prawdą lub fałszem, tzn. Istnieją tylko dwie możliwe klasy, do których może należeć sekwencja. Dokładny związek między sekwencją a właściwością jest niejasny, ale...
Czy ktoś ma odniesienie do podsumowania analiz w czasie wykonywania dla popularnych algorytmów uczenia maszynowego (różne warianty NN, SVM
Powiedzmy, że mam N obserwacji, być może wiele czynników, i powtarzam każdą obserwację dwa razy (lub M razy), jak regresja na tym nowym zestawie wielkości NM porównałaby się z regresją na samych oryginalnych
W praktyce, jak ocenić, czy proces AR (P) jest stacjonarny, czy nie? Jak ustalić zamówienie dla modelu AR i
Pytanie, które chcę zadać, brzmi: w jaki sposób odsetek próbek w granicach 1 SD od średniej rozkładu normalnego zmienia się wraz ze wzrostem liczby zmiennych? (Prawie) każdy wie, że w 1-wymiarowym rozkładzie normalnym 68% próbek można znaleźć w granicach 1 odchylenia standardowego od średniej. A...
Właściwie piszę implementację Losowych Lasów, ale uważam, że pytanie dotyczy drzew decyzyjnych (niezależnych od RF). Zatem kontekst polega na tym, że tworzę węzeł w drzewie decyzyjnym, a zmienne predykcyjne i docelowe są ciągłe. Węzeł ma podzielony próg podziału danych na dwa zestawy i tworzę nową...
Od pewnego czasu pracuję z wzajemnymi informacjami. Ale znalazłem bardzo niedawną miarę w „świecie korelacji”, którą można również wykorzystać do pomiaru niezależności dystrybucji, tak zwaną „korelację odległości” (zwaną także korelacją Browna): http://en.wikipedia.org/wiki/Brownian_covariance ....
Alternatywnie, aby przewidzieć rynki walutowe. Wiem, że może to być dość skomplikowane, więc na wstępie szukam prostego algorytmu przewidywania, który ma pewną dokładność. (Dotyczy projektu uniwersyteckiego trwającego cztery miesiące) Czytałem, że wielowarstwowa sieć neuronowa może być przydatna....
Minęło trochę czasu, odkąd spojrzałem na dzielenie drzew. Ostatnim razem, gdy robiłem takie rzeczy, lubię imprezę w R (stworzoną przez Hothorn). Idea wnioskowania warunkowego za pomocą próbkowania ma dla mnie sens. Ale rpart również miał apelację. W obecnej aplikacji (nie mogę podać szczegółów,...
Było kilka dobrych pytań i zestawów odpowiedzi na temat książek wprowadzających lub podejść do nauki R np. Tu i tutaj . Ale mam nieco inny problem - najlepszy sposób na przeprowadzenie godzinnej sesji (lub kilku takich sesji) w pracowni komputerowej, w której ludzie zaczną pracę w R, zapoznając się...
Załóżmy, że zbudowałem model predykcyjny dla wystąpienia określonej choroby w jednym zestawie danych (zestaw danych budowania modelu) i teraz chcę sprawdzić, jak dobrze model działa w nowym zestawie danych (zestaw danych sprawdzania poprawności). Dla modelu zbudowanego z regresją logistyczną...
Pracuję z zestawem danych o wartości N około 200 000. W regresjach widzę bardzo małe wartości istotności << 0,001 związane z bardzo małymi wielkościami efektów, np. R = 0,028. Chciałbym wiedzieć, czy istnieje zasadniczy sposób decydowania o odpowiednim progu istotności w odniesieniu do...
Zastanawiam się, dlaczego metody wyboru modeli LASSO i LARS są tak popularne, mimo że są to po prostu warianty stopniowego wybierania do przodu (a zatem cierpią na zależność od ścieżki)? Podobnie, dlaczego metody Ogólnego do Specyficznego (GETS) wyboru modelu są w większości ignorowane, nawet...
W ogólnym ustawieniu algorytmu spadku gradientu mamy gdzie jest bieżącym punktem, jest rozmiarem kroku, a jest gradientem oceniono na . xn + 1= xn- η∗ gr a di e n txnxn+1=xn-η∗solrzarejamintxnx_{n+1} = x_{n} - \eta * gradient_{x_n}xnxnx_nηη\etasolr a di e n
Chciałbym poznać lub mieć referencje na temat procesu analizy, który większość analityków danych statystycznych przechodzi przez każdy projekt analizy danych. Jeśli utworzę „listę”, aby ukończyć projekt analizy danych, analityk musi: najpierw zbieraj wymagania dla projektu, wcześniej...
Analizuję dane z niezrównoważonego eksperymentu czynnikowego zarówno z, jak SASi R. Zarówno SASoraz Rzapewnienie podobnego typu I sumę kwadratów ale ich suma kwadratów typu III różnią się od siebie. Poniżej SASi Rkody i wyjścia. DATA ASD; INPUT Y T B; DATALINES; 20 1 1 25 1 2 26 1 2 22 1 3 25...
Muszę wyszkolić liniowy klasyfikator na moim laptopie z setkami tysięcy punktów danych i około dziesięcioma tysiącami funkcji. Jakie są moje opcje? Jaki jest obecny stan tego rodzaju problemu? Wygląda na to, że stochastyczny spadek gradientu jest obiecującym kierunkiem i mam wrażenie, że jest to...