Pytania oznaczone «machine-learning»

15
W tym warunki interakcji w losowym lesie

Załóżmy, że mamy odpowiedź Y i predyktory X1, ...., Xn. Gdybyśmy spróbowali dopasować Y za pomocą liniowego modelu X1, ...., Xn, i tak się po prostu stało, że prawdziwy związek między Y i X1, ..., Xn nie był liniowy, moglibyśmy naprawić model, przekształcając jakoś X, a następnie dopasowując model....

machine-learning random-forest
15
Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji

Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

machine-learning caret boosting gbm hypothesis-testing t-test panel-data psychometrics intraclass-correlation generalized-linear-model categorical-data binomial model intercept causality cross-correlation distributions ranks p-value z-test sign-test time-series references terminology cross-correlation definition probability distributions beta-distribution inverse-gamma missing-data paired-comparisons paired-data clustered-standard-errors cluster-sample time-series arima logistic binary-data odds-ratio medicine hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney unsupervised-learning hierarchical-clustering neural-networks train clustering k-means regression ordinal-data change-scores machine-learning experiment-design roc precision-recall auc stata multilevel-analysis regression fitting nonlinear jmp r data-visualization gam gamm4 r lme4-nlme many-categories regression causality instrumental-variables endogeneity controlling-for-a-variable
15
Dlaczego ważne jest uwzględnienie terminu korekty odchylenia dla optymalizatora Adama w przypadku głębokiego uczenia się?

Czytałem o optymalizatorze Adama do głębokiego uczenia się i natknąłem się na następujące zdanie w nowej książce Głębokie uczenie się autorstwa Begnio, Goodfellow i Courtville: Adam wprowadza korekty błędu wstępnego w szacunkach zarówno momentów pierwszego rzędu (okres pędu), jak i...

machine-learning neural-networks optimization conv-neural-network adam
15
Czy oszustwo polega na usuwaniu wartości odstających na podstawie wykresu średniego błędu bezwzględnego w celu ulepszenia modelu regresji

Mam model predykcyjny przetestowany czterema metodami, jak widać na poniższym rysunku. Atrybut prognozowany przez model mieści się w zakresie 0–8. Możesz zauważyć, że istnieje jedna górna granica i trzy dolne granice wskazane przez wszystkie metody. Zastanawiam się, czy właściwe jest usunięcie...

regression machine-learning multiple-regression predictive-models outliers