Do zadania modelowania rezygnacji rozważałem: Oblicz k klastrów dla danych Zbuduj k modeli dla każdego klastra osobno. Uzasadnieniem tego jest to, że nie ma nic do udowodnienia, że populacja subskrybentów jest jednorodna, więc uzasadnione jest założenie, że proces generowania danych może być...
W oryginalnej pracy pLSA autor, Thomas Hoffman, rysuje paralelę między strukturami danych pLSA i LSA, o których chciałbym z tobą porozmawiać. Tło: Czerpiąc inspirację z wyszukiwania informacji, załóżmy, że mamy kolekcję NNN dokumenty D={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ....,...
Ustawienia Wiele algorytmów działa na jednej relacji lub tabeli, podczas gdy wiele rzeczywistych baz danych przechowuje informacje w wielu tabelach (Domingos, 2003). Pytanie Jakie typy algorytmów uczą się dobrze z wielu (relacyjnych) tabel. W szczególności interesują mnie algorytmy, które mają...
Rozważ problem z filtrowaniem grupowym. Mamy macierz rozmiaru #users * #items. jeśli użytkownik lubi przedmiot j, jeśli użytkownik nie lubi przedmiot j, ajeśli nie ma danych o parze (i, j). Chcemy przewidzieć dla przyszłego użytkownika, pary elementów.MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j} = 1Mi,j=0Mi,j=0M_{i,j} =...
Jak określić optymalną szybkość uczenia się dla spadku gradientu? Myślę, że mógłbym to automatycznie dostosować, jeśli funkcja kosztu zwróci większą wartość niż w poprzedniej iteracji (algorytm się nie zbiegnie), ale nie jestem pewien, jaką nową wartość powinna...
Czytałem tę książkę Bishopa: Rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe. Miałem zamieszanie związane z wyprowadzeniem liniowego układu dynamicznego. W LDS zakładamy, że zmienne ukryte są ciągłe. Jeśli Z oznacza ukryte zmienne, a X oznacza obserwowane
Interesuje mnie łączenie rekordów w 2 zestawach danych według imienia, nazwiska i roku urodzenia. Czy może to być wykonalne za pomocą algorytmu EM, a jeśli tak, to w jaki sposób? Rozważ następujący zapis w 1. jako przykład: Carl McCarthy, 1967. Przeszukam wszystkie rekordy w 2. zbiorze danych i...
Nie jestem pewien, czy to pytanie jest w pełni odpowiednie tutaj, jeśli nie, proszę usunąć. Jestem studentką ekonomii. W przypadku projektu badającego problemy z zakresu ubezpieczeń społecznych mam dostęp do dużej liczby administracyjnych spraw (> 200 tys.), Które dotyczą oceny...
Jakie są zależności i różnice między statystyczną teorią uczenia się a obliczeniową teorią uczenia się ? Czy dotyczą tego samego tematu? Rozwiąż te same problemy i użyj tych samych metod? Na przykład ten pierwszy mówi, że jest to teoria przewidywania (regresja, klasyfikacja,...
Badam różne metody szacowania punktowego i czytam, że kiedy używam oszacowań MAP vs ML, kiedy używamy „jednolitego wcześniejszego”, oszacowania są identyczne. Czy ktoś może wyjaśnić, czym jest „jednolity” uprzedni i podać (proste) przykłady, kiedy estymatory MAP i ML będą takie...
Staram się wyczuć, jak LDA „pasuje” do innych nadzorowanych technik uczenia się. Przeczytałem już kilka postów na temat LDA na temat LDA. Znam już perceptron, ale dopiero teraz uczę się LDA. W jaki sposób LDA „pasuje” do rodziny nadzorowanych algorytmów uczenia się? Jakie mogą być jego wady w...
To może być głupie pytanie, ale przy generowaniu modelu z karetką i używaniu czegoś podobnego LOOCVlub (nawet bardziej do LGOCVrzeczy ) , jaka jest korzyść z dzielenia danych na zestawy pociągów i testów, jeśli jest to zasadniczo etap weryfikacji krzyżowej w każdym razie? Przeczytałem niektóre...
Skalowalne algorytmy uczenia maszynowego wydają się być gwarem w dzisiejszych czasach. Każda firma obsługuje wyłącznie duże zbiory danych . Czy istnieje podręcznik omawiający, jakie algorytmy uczenia maszynowego można skalować za pomocą architektur równoległych, takich jak Map-Reduce, a które nie...
Pytanie : Czy konfiguracja poniżej jest sensowną implementacją modelu Hidden Markov? Mam zestaw danych 108,000obserwacji (wykonanych w ciągu 100 dni) i przybliżonych 2000zdarzeń z całego okresu obserwacji. Dane wyglądają jak na poniższym rysunku, gdzie obserwowana zmienna może przyjąć 3 wartości...
Mam wiele satelitarnych obrazów rastrowych dostępnych z różnych czujników. Z nich grubsze mają bardzo dużą rozdzielczość czasową. Rastry o średniej rozdzielczości mają zwykle mniej dat akwizycji, ale nadal dostępny jest pewien stopień informacji. Te o lepszej rozdzielczości mają bardzo niską...
Typowym podejściem do rozwiązania problemu z klasyfikacją jest identyfikacja klasy modeli kandydujących, a następnie dokonanie wyboru modelu za pomocą procedury takiej jak walidacja krzyżowa. Zazwyczaj wybiera się model z najwyższą dokładnością lub jakąś powiązaną funkcję, która koduje informacje...
Chcę przewidzieć grupy przedmiotów, które ktoś kupi ... tzn. Mam wiele zmiennych zależnych od linii. Zamiast budować około 7 niezależnych modeli w celu przewidzenia prawdopodobieństwa, że ktoś kupi każdy z 7 przedmiotów, a następnie łącząc wyniki, jakie metody powinienem sprawdzić, aby mieć...
Zdaję sobie sprawę, że w modelu drzew przypominających są 3 parametry dostrajania, tj liczba drzew (liczba iteracji) parametr skurczu liczba podziałów (wielkość każdego drzewa składowego) Moje pytanie brzmi: jak dla każdego parametru dostrajania znaleźć optymalną wartość? I jaką...
Mam zaszumione dane dwóch takich zmiennych. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1),
W uczeniu maszynowym często zakłada się, że zbiór danych leży na gładkim kolektorze o małych wymiarach (założenie rozmaitości), ale czy istnieje jakiś sposób, aby udowodnić, że przy spełnieniu określonych warunków, zbiór danych jest rzeczywiście (w przybliżeniu) generowany z niskiego wymiaru...