Pytania otagowane jako classification

Klasyfikacja statystyczna to problem identyfikacji subpopulacji, do której należą nowe obserwacje, w przypadku których tożsamość subpopulacji nie jest znana, na podstawie zestawu danych szkoleniowych zawierających obserwacje, których subpopulacja jest znana. Dlatego te klasyfikacje wykażą zmienne zachowanie, które można zbadać za pomocą statystyk.

1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
2
Łączenie klasyfikatorów poprzez rzut monetą
Studiuję kurs uczenia maszynowego, a slajdy z wykładami zawierają informacje, które uważam za sprzeczne z zalecaną książką. Problem jest następujący: istnieją trzy klasyfikatory: klasyfikator A zapewniający lepszą wydajność w dolnym zakresie progów, klasyfikator B zapewniający lepszą wydajność w wyższym zakresie progów, klasyfikator C to, co otrzymujemy, przerzucając monetę p i …
4
Klasyfikacja na podstawie danych o wysokiej zawartości tłuszczu
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 stan techniki: „Pegasos: Primal Estimated sub-GrAdient …
2
Rosnąca liczba funkcji powoduje spadek dokładności, ale wzrost wstępnego / wycofania
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 7 477 negatywów i 275 599 …
5
Jaki jest dobry zasób obejmujący porównanie zalet i wad różnych klasyfikatorów?
Jaki jest najlepszy gotowy do użycia klasyfikator 2 klas? Tak, myślę, że to pytanie za milion dolarów i tak, jestem świadomy twierdzenia o braku darmowego lunchu , a także przeczytałem poprzednie pytania: Jaki jest najlepszy gotowy do użycia 2-klasowy klasyfikator dla Twojej aplikacji? i najgorszy klasyfikator Nadal jestem zainteresowany czytaniem …
4
Statystyczne podobieństwo szeregów czasowych
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 rzeczywiste dane pasują do założonego modelu? Liczba punktów …
3
Intuicja dla maszyn wektorów wsparcia i hiperpłaszczyzny
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 separowalności za pomocą SVM, perceptronu lub programowania liniowego. Jest to …
3
Czy w przypadku klasyfikatorów liniowych większe współczynniki implikują ważniejsze cechy?
Jestem inżynierem oprogramowania zajmującym się uczeniem maszynowym. Z mojego zrozumienia, regresja liniowa (taka jak OLS) i klasyfikacja liniowa (taka jak regresja logistyczna i SVM) przewidują na podstawie iloczynu wewnętrznego między wyuczonymi współczynnikami a zmiennymi funkcji :w⃗ w→\vec{w}x⃗ x→\vec{x} y^=f(w⃗ ⋅x⃗ )=f(∑iwixi)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} = f(\vec{w} \cdot \vec{x}) = f(\sum_{i} w_i x_i) …
5
Który algorytm klasyfikacji statystycznej może przewidzieć wartość prawda / fałsz dla sekwencji danych wejściowych?
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 uważam, że jest bardzo spójny i powinien podlegać …
2
Co to jest „linia bazowa” w precyzyjnej krzywej przywołania
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 „Krzywej precyzji-przywołania doskonałego klasyfikatora”, co to robi? i jak to obliczyć? Czy to tylko losowa linia bazowa, którą wybraliśmy? Na przykład …
1
Głębia drzewa decyzyjnego
Ponieważ algorytm drzewa decyzyjnego dzieli się na atrybut na każdym etapie, maksymalna głębokość drzewa decyzyjnego jest równa liczbie atrybutów danych. Czy to jest poprawne?
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.