Pytania oznaczone «machine-learning»

9
Poznanie struktury hierarchicznego zadania zbrojenia

Studiowałem problemy uczenia się ze wzmocnieniem hierachicznym i chociaż wiele artykułów proponuje algorytmy uczenia się polityki, wydaje się, że wszystkie zakładają, że znają z góry strukturę graficzną opisującą hierarchię działań w dziedzinie. Na przykład metoda MAXQ dla hierarchicznego uczenia...

machine-learning
9
Oblicz krzywą ROC dla danych

Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 11 0.42 12...

mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction
9
Testowanie stabilności w szeregu czasowym

Czy istnieje standardowa (lub najlepsza) metoda testowania po ustabilizowaniu się szeregu czasowego? Trochę motywacji Mam stochastyczny system dynamiczny, który generuje wartość xtxtx_t na każdym kroku t∈Nt∈Nt \in \mathbb{N}. Ten system zachowuje się przejściowo do czasut∗t∗t^* a następnie...

time-series machine-learning
9
Kiedy wybrać PCA vs. LSA / LSI

Pytanie: Czy istnieją jakieś ogólne wytyczne dotyczące charakterystyki danych wejściowych, które można wykorzystać do podjęcia decyzji między zastosowaniem PCA a LSA / LSI? Krótkie streszczenie PCA vs. LSA / LSI: Zasada analizy składowej (PCA) i analizy utajonej semantycznej (LSA) lub utajonej...

machine-learning pca lsa
9
Klasyfikacja z jednym dominującym predyktorem

Mam problem z klasyfikacją ( klasy), rzędu 100 prawdziwych predyktorów, z których jeden wydaje się mieć znacznie większą moc wyjaśniającą niż jakikolwiek inny. Chciałbym głębiej zapoznać się z efektami innych zmiennych. Jednak standardowe techniki uczenia maszynowego (losowe lasy, maszyny SVM itp.)...

machine-learning classification
9
Oczekiwana najlepsza możliwa wydajność zestawu danych

Powiedzmy, że mam prosty problem z uczeniem maszynowym, taki jak klasyfikacja. Z pewnymi punktami odniesienia w rozpoznawaniu obrazu lub dźwięku, jako człowiek jestem bardzo dobrym klasyfikatorem. Mam zatem intuicję, jak dobry może być klasyfikator. Ale przy dużej ilości danych jednym punktem jest...

machine-learning
9
Parametryczne, półparametryczne i nieparametryczne ładowanie początkowe dla modeli mieszanych

Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój

r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography
9
Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?

Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć oczekiwane...

r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom