Niektóre materiały, które widziałem na temat uczenia maszynowego, mówiły, że podejście do problemu klasyfikacji poprzez regresję jest złym pomysłem. Ale myślę, że zawsze można wykonać ciągłą regresję, aby dopasować dane i obciąć ciągłą prognozę, aby uzyskać dyskretne klasyfikacje. Dlaczego to zły...
Skoro używamy funkcji logistycznej do przekształcania liniowej kombinacji danych wejściowych w nieliniowe dane wyjściowe, w jaki sposób regresję logistyczną można uznać za klasyfikator liniowy? Regresja liniowa jest jak sieć neuronowa bez warstwy ukrytej, więc dlaczego sieci neuronowe są uważane...
Mam pytanie dotyczące klasyfikacji w ogóle. Niech f będzie klasyfikatorem, który generuje zbiór prawdopodobieństw przy danych danych D. Normalnie można by powiedzieć: cóż, jeśli P (c | D)> 0,5, przypiszemy klasę 1, w przeciwnym razie 0 (niech to będzie binarna Klasyfikacja). Moje pytanie brzmi:...
Czy podczas korzystania z maszyny wektorów pomocniczych istnieją jakieś wytyczne dotyczące wyboru jądra liniowego vs. jądra nieliniowego, takiego jak RBF? Kiedyś słyszałem, że nieliniowe jądro nie działa dobrze, gdy liczba funkcji jest duża. Czy są jakieś odniesienia w tej...
Jestem nowy w eksploracji danych i staram się trenować drzewo decyzyjne względem zestawu danych, który jest wysoce niezrównoważony. Mam jednak problemy ze słabą dokładnością predykcyjną. Dane obejmują studentów studiujących kursy, a zmienną klasową jest status kursu, który ma dwie wartości -...
Rozważam problem klasyfikacji (wieloklasowej) na podstawie szeregów czasowych o zmiennej długości , to znaczy znaleźć funkcję poprzez globalną reprezentację serii czasowej przez zestaw wybranych cech o stałym rozmiarze niezależnym od , a następnie użyj standardowych metod klasyfikacji w tym...
Jestem trochę nowym przypadkowym lasem, więc wciąż mam problemy z podstawowymi pojęciami. W regresji liniowej zakładamy niezależne obserwacje, stałą wariancję… Jakie są podstawowe założenia / hipotezy, kiedy korzystamy z losowego lasu? Jakie są kluczowe różnice między losowymi lasami a...
Załóżmy, że chcę nauczyć się klasyfikatora, który przewiduje, czy wiadomość e-mail jest spamem. Załóżmy, że tylko 1% wiadomości e-mail to spam. Najłatwiej jest nauczyć się trywialnego klasyfikatora, który mówi, że żaden z e-maili nie jest spamem. Ten klasyfikator dałby nam 99% dokładności, ale nie...
Chciałbym wiedzieć, jak interpretować różnicę wartości miary. Wiem, że miara f jest zrównoważonym środkiem między precyzją a pamięcią, ale pytam o praktyczne znaczenie różnicy w miarach F. Na przykład, jeśli klasyfikator C1 ma dokładność 0,4, a inny klasyfikator C2 dokładność 0,8, wówczas możemy...
W dokumentach klasyfikacyjnych ImageNet wskaźniki błędu 1 i 5 są ważnymi jednostkami do pomiaru sukcesu niektórych rozwiązań, ale jakie są te poziomy błędów? W ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks autorstwa Krizhevsky i in. każde rozwiązanie oparte na jednym CNN (strona...
Klasyfikatory Naive Bayes są popularnym wyborem przy problemach z klasyfikacją. Istnieje wiele powodów, w tym: „Zeitgeist” - powszechna świadomość po sukcesie filtrów antyspamowych około dziesięć lat temu Łatwy do napisania Model klasyfikatora jest szybki w budowie Model można modyfikować za...
Jak użyć osadzania wyrazów, aby zamapować dokument na wektor cech, odpowiedni do zastosowania w uczeniu nadzorowanym? Słowo osadzanie odwzorowuje każdy wyraz www w wektor v∈Rdv∈Rdv \in \mathbb{R}^d , gdzie ddd jest około niezbyt dużą ilość (na przykład 500). Popularne osadzanie słów to word2vec i...
Mój zestaw danych jest niewielki (120 próbek), jednak liczba funkcji jest duża i waha się od (1000-200 000). Chociaż dokonuję wyboru funkcji, aby wybrać podzbiór funkcji, może się ona nadal nadpisywać. Moje pierwsze pytanie brzmi: w jaki sposób SVM radzi sobie z nadmiernym dopasowaniem, jeśli w...
Pracuję nad zbiorem danych z ponad 200 000 próbek i około 50 cechami na próbkę: 10 zmiennych ciągłych, a pozostałe ~ 40 to zmienne jakościowe (kraje, języki, dziedziny nauki itp.). Dla tych zmiennych kategorialnych masz na przykład 150 różnych krajów, 50 języków, 50 dziedzin naukowych itp. Jak...
Próbuję owinąć głowę wokół różnicy statystycznej między liniową analizą dyskryminacyjną a regresją logistyczną . Czy słusznie rozumiem, że w przypadku problemu klasyfikacji dwóch klas LDA przewiduje dwie funkcje gęstości normalnej (po jednej dla każdej klasy), które tworzą granicę liniową w miejscu...
Mam zestaw danych, dla którego mam wiele zestawów etykiet binarnych. Dla każdego zestawu etykiet uczę klasyfikatora, oceniając go poprzez walidację krzyżową. Chcę zmniejszyć wymiarowość za pomocą analizy głównych składników (PCA). Moje pytanie brzmi: Czy możliwe jest wykonanie PCA raz dla całego...
Mam od kogoś skrypt R do uruchomienia losowego modelu lasu. Zmodyfikowałem i uruchomiłem go z niektórymi danymi pracowników. Staramy się przewidzieć dobrowolne separacje. Oto kilka dodatkowych informacji: jest to model klasyfikacji, w którym 0 = pracownik został, 1 = pracownik został zakończony,...
Jaki jest swobodnie dostępny zestaw danych do klasyfikacji z ponad 1000 cech (lub punktów próbkowania, jeśli zawiera krzywe)? Istnieje już wiki społeczności o wolnych zestawach danych: Lokalizowanie swobodnie dostępnych próbek danych Ale tutaj byłoby miło mieć bardziej szczegółową listę, z...
Mam trudności ze zrozumieniem, jak interpretować dane wyjściowe o zmiennej ważności z pakietu Losowy las. Średni spadek dokładności jest zwykle opisywany jako „spadek dokładności modelu po permutacji wartości w każdej funkcji”. Czy to stwierdzenie o obiekcie jako całości, czy o określonych...
Czy ktoś może mi powiedzieć, co oznacza wyrażenie „słaby uczeń”? Czy to ma być słaba hipoteza? Jestem zmieszany relacją między słabym uczniem a słabym klasyfikatorem. Czy oba są takie same, czy jest jakaś różnica? W algorytmie adaboost, T=10. Co to znaczy? Dlaczego wybieramy...