W małym problemie z klasyfikacją tekstu, na który patrzyłem, Naive Bayes wykazywał wydajność podobną lub większą niż SVM i byłem bardzo zdezorientowany. Zastanawiałem się, jakie czynniki decydują o zwycięstwie jednego algorytmu nad drugim. Czy są sytuacje, w których nie ma sensu używać Naive Bayes...
Wygląda na to, że KNN jest algorytmem uczenia się dyskryminującego, ale nie mogę znaleźć żadnych źródeł online potwierdzających to. Czy KNN jest dyskryminującym algorytmem uczenia
Właściwa reguła punktacji jest regułą, która jest maksymalizowana przez „prawdziwy” model i nie pozwala na „zabezpieczanie” lub granie w system (celowe zgłaszanie różnych wyników, jak to jest prawdziwe przekonanie modelu o poprawie wyniku). Wynik Briera jest prawidłowy, dokładność (proporcja...
Próbuję zrozumieć kontekst słynnej książki Minsky and Papert „Perceptrons” z 1969 roku, tak krytycznej dla sieci neuronowych. O ile mi wiadomo, nie było jeszcze innych ogólnych algorytmów uczenia nadzorowanego, z wyjątkiem perceptronu: drzewa decyzyjne zaczęły być naprawdę przydatne dopiero pod...
Trenuję wieloklasowy klasyfikator LDA z 8 klasami danych. Podczas treningu otrzymuję ostrzeżenie: „ Zmienne są współliniowe ” Dostaję dokładność szkolenia ponad 90% . Korzystam z biblioteki scikits-learn w Pythonie do trenowania i testowania danych Multi-class. Dostaję też przyzwoitą dokładność...
Czy ktoś może podsumować dla mnie możliwe przykłady, w jakich sytuacjach zwiększenie danych treningowych poprawia cały system? Kiedy wykrywamy, że dodanie większej ilości danych treningowych może nadmiernie dopasować dane i nie dać dokładności danych testowych? To bardzo niespecyficzne pytanie,...
Próbuję nauczyć się korzystać z losowych pól Markowa do segmentowania regionów na obrazie. Nie rozumiem niektórych parametrów w MRF ani tego, dlaczego maksymalizacja oczekiwań, którą wykonuję, czasami nie jest zbieżna z rozwiązaniem. Zaczynając od twierdzenia Bayesa, mam , gdzie y jest wartością...
Rozważmy problem związany z klasyfikacją zestawu danych MNIST. Według strony MNIST Yanna LeCuna „Ciresan i in.” uzyskał poziom błędu 0,23% w zestawie testowym MNIST przy użyciu sieci neuronowej Convolutional. Oznaczmy zestaw treningowy MNIST jako , zestaw testowy MNIST jako , ostateczną hipotezę,...
Mam zestaw danych 120 próbek w 10-krotnym ustawieniu walidacji krzyżowej. Obecnie wybieram dane treningowe pierwszego wstrzymania i wykonuję na nim 5-krotną weryfikację krzyżową, aby wybrać wartości gamma i C za pomocą wyszukiwania siatki. Używam SVM z jądrem RBF. Ponieważ przeprowadzam...
Jestem więc nowicjuszem w dziedzinie ML i staram się dokonać klasyfikacji. Moim celem jest przewidzieć wynik wydarzenia sportowego. Zebrałem trochę danych historycznych i teraz próbuję wyszkolić klasyfikatora. Dostałem około 1200 próbek, z czego 0,2 oddzieliłem do celów testowych, inne poddałem...
Obecnie dopasowuję losowe lasy pod kątem problemu z klasyfikacją za pomocą randomForestpakietu w R i nie jestem pewien, jak zgłosić błąd szkolenia dla tych modeli. Mój błąd szkolenia jest bliski 0%, kiedy go obliczam, używając prognoz, które otrzymuję za pomocą polecenia: predict(model,...
Mam wysoce niezrównoważony zestaw danych testowych. Zestaw dodatni składa się ze 100 przypadków, a zestaw ujemny składa się z 1500 przypadków. Po stronie treningowej mam większą pulę kandydatów: pozytywny zestaw treningowy ma 1200 przypadków, a negatywny zestaw treningowy ma 12000 przypadków. W...
Co to jest model zerowy w regresji i jaki jest związek między modelem zerowym a hipotezą zerową? Dla mojego zrozumienia, czy to oznacza Używasz „średniej zmiennej odpowiedzi” do przewidywania zmiennej odpowiedzi ciągłej? Używasz „rozkładu etykiet” w przewidywaniu zmiennych dyskretnych...
Próbuję zrozumieć krzywą przywołania precyzji, rozumiem, na czym polega precyzja i przywołanie, ale nie rozumiem wartości „podstawowej”. Czytałem ten link https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ i nie rozumiem części podstawowej, jak pokazano w...
Załóżmy, że istnieje szereg czasowy, z którego można wykonać różne pomiary, takie jak okres, maksimum, minimum, średnia itp., A następnie użyć ich do stworzenia modelowej fali sinusoidalnej o tych samych atrybutach, czy można zastosować metody statystyczne, które można by obliczyć jak bardzo...
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...
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...
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...
TLDR: Mój zestaw danych to dość małe (120) próbki. Czy podczas 10-krotnej weryfikacji krzyżowej powinienem: Zbierać wyniki z każdego testu, połączyć je w wektor, a następnie obliczyć błąd na tym pełnym wektorze prognoz (120 próbek)? Czy powinienem zamiast tego obliczyć błąd na wyjściach, które...
W moim projekcie chcę stworzyć model regresji logistycznej do przewidywania klasyfikacji binarnej (1 lub 0). Mam 15 zmiennych, z których 2 są kategoryczne, a pozostałe są mieszaniną zmiennych ciągłych i dyskretnych. Aby dopasować model regresji logistycznej, zalecono mi sprawdzenie liniowej...