Pytania otagowane jako classification

Drugie pytanie dotyczy tego, że w dyskusji gdzieś w Internecie mówiłem o „nadzorowanym klastrowaniu”, o ile wiem, klastrowanie nie jest nadzorowane, więc jakie jest dokładnie znaczenie „nadzorowanego klastrowania”? Jaka jest różnica w odniesieniu do „klasyfikacji”? Mówi o tym wiele linków: http://www.cs.uh.edu/docs/cosc/technical-reports/2005/05_10.pdf http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0427.pdf http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/supervised_clustering_finley_joachims_icml05.pdf http://www.public.asu.edu/~kvanlehn/Stringent/PDF/05CICL_UP_DB_PWJ_KVL.pdf http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/366.pdf http://www.cs.cornell.edu/~tomf/publications/supervised_kmeans-08.pdf http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume6/daume05a/daume05a.pdf itp ...

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

Mam do czynienia z problemem wykrywania oszustw (podobnym do punktacji kredytowej). W związku z tym istnieje wysoce niezrównoważony stosunek między fałszywymi i nieuczciwymi obserwacjami. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html zapewnia doskonały przegląd różnych wskaźników klasyfikacji. Precision and Recalllub kappaoba wydają się być dobrym wyborem: Jednym ze sposobów uzasadnienia wyników takich klasyfikatorów jest porównanie ich …

22 classification  unbalanced-classes  precision-recall  cohens-kappa  model-evaluation 

To pytanie zostało przeniesione z Przepełnienia stosu, ponieważ można na nie odpowiedzieć w ramach weryfikacji krzyżowej. Migrował 5 lat temu . Przeczytałem inne tematy dotyczące wykresów częściowej zależności, a większość z nich dotyczy tego, w jaki sposób rysujesz je różnymi pakietami, a nie jak możesz je dokładnie interpretować, więc: Czytałem …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

Chcę modelować regresję logistyczną z niezrównoważonymi danymi (9: 1). Chciałem wypróbować opcję wag w glmfunkcji w R, ale nie jestem w 100% pewien, co ona robi. Powiedzmy, że moja zmienna wyjściowa to c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). teraz chcę nadać „1” 10-krotnie większą wagę. więc podaję argument wagi weights=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,10). Gdy to zrobię, zostanie to …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

Zasadniczo moje pytanie brzmi: w perceptronach wielowarstwowych perceptrony są używane z funkcją aktywacji sigmoidalnej. Tak więc w regule aktualizacji jest obliczany jakoy^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp⁡(−wTxi)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} Czym zatem ten „sigmoidalny” Perceptron różni się od regresji logistycznej? Powiedziałbym, że jednowarstwowy sigmoidalny perceptron jest równoważny regresji logistycznej w tym sensie, że obaj używają …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

Chciałbym wiedzieć, czy istnieje kod do trenowania splotowej sieci neuronowej do przeprowadzania klasyfikacji szeregów czasowych. Widziałem kilka ostatnich artykułów ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ), ale nie jestem pewien, czy coś istnieje lub czy sam to koduję.

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

Czy można kontrolować koszt błędnej klasyfikacji w pakiecie R randomForest ? W mojej własnej pracy fałszywe negatywy (np. Brak pomyłki, że dana osoba może mieć chorobę) są znacznie bardziej kosztowne niż fałszywie pozytywne. Pakiet rpart pozwala użytkownikowi kontrolować koszty błędnej klasyfikacji, określając macierz strat do różnej wagi błędnych klasyfikacji. Czy …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

Obraz znajduje się na stronie 204, rozdział 4 „Rozpoznawanie wzorów i uczenie maszynowe” autorstwa Bishopa, gdzie nie rozumiem, dlaczego rozwiązanie najmniejszych kwadratów daje tutaj słabe wyniki: Poprzedni akapit dotyczył faktu, że rozwiązania najmniejszych kwadratów nie są odporne na wartości odstające, jak widać na poniższym obrazie, ale nie rozumiem, co się …

21 classification  least-squares 

Istnieje wiele sytuacji, w których możesz trenować kilka różnych klasyfikatorów lub użyć kilku różnych metod wyodrębniania cech. W literaturze autorzy często podają średni błąd klasyfikacji nad zestawem losowych podziałów danych (tj. Po podwójnie zagnieżdżonej walidacji krzyżowej), a czasem także podają wariancje błędu w stosunku do podziałów. Jednak samo to nie …

21 classification  statistical-significance 

Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Chciałbym wiedzieć, czy są jakieś / jakieś zalety stosowania próbkowania warstwowego zamiast próbkowania losowego, podczas dzielenia oryginalnego zestawu danych na zestaw szkoleniowy i testowy do klasyfikacji. Ponadto, czy próbkowanie warstwowe wprowadza więcej uprzedzeń do klasyfikatora niż próbkowanie losowe? Aplikacja, dla której chciałbym zastosować próbkowanie warstwowe do przygotowania danych, jest klasyfikatorem …

21 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

Szukam klasyfikatorów, które generują prawdopodobieństwa, że ​​przykłady należą do jednej z dwóch klas. Znam regresję logistyczną i naiwne Bayesa, ale czy możesz mi powiedzieć o innych, którzy działają w podobny sposób? Czyli klasyfikatory, które przewidują nie klasy, do których należą przykłady, ale prawdopodobieństwo, że przykłady pasują do konkretnej klasy? Punkty …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

Czy istnieje sposób przetestowania liniowej separowalności zestawu danych dwóch klas w dużych wymiarach? Moje wektory cech mają 40 długości. Wiem, że zawsze mogę przeprowadzać eksperymenty z regresją logistyczną i określać szybkość hitrate vs. fałszywego alarmu, aby stwierdzić, czy dwie klasy można rozdzielić liniowo, czy nie, ale dobrze byłoby wiedzieć, czy …

20 machine-learning  classification 

Czy ktoś może skierować mnie do ankiety na temat wyników „Duże , Małe n ”? Interesuje mnie, jak ten problem objawia się w różnych kontekstach badawczych, np. Regresji, klasyfikacji, teście Hotellinga itp .pppnnn

20 regression  classification  multivariate-analysis 

W tym artykule autor łączy liniową analizę dyskryminacyjną (LDA) z analizą głównych składników (PCA). Przy mojej ograniczonej wiedzy nie jestem w stanie śledzić, w jaki sposób LDA może być nieco podobny do PCA. Zawsze uważałem, że LDA jest formą algorytmu klasyfikacji, podobną do regresji logistycznej. Będę wdzięczny za pomoc w …

20 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  canonical-correlation