Pytania otagowane jako machine-learning

Algorytmy uczenia maszynowego budują model danych szkoleniowych. Termin „uczenie maszynowe” jest niejasno zdefiniowany; obejmuje to tak zwane uczenie statystyczne, uczenie wzmacniające, uczenie bez nadzoru itp. ZAWSZE DODAJ SZCZEGÓŁOWĄ TAGĘ.

2
Co to jest wstępne szkolenie i jak wstępnie szkolić sieć neuronową?
Rozumiem, że szkolenie wstępne jest stosowane, aby uniknąć niektórych problemów z konwencjonalnym treningiem. Jeśli używam propagacji wstecznej z, powiedzmy autoencoderem, wiem, że napotkam problemy z czasem, ponieważ propagacja wsteczna jest powolna, a także że mogę utknąć w lokalnych optymach i nie nauczyć się niektórych funkcji. To, czego nie rozumiem, to …
1
VC-Wymiar k-najbliższego sąsiada
Jaki jest wymiar VC algorytmu k-najbliższego sąsiada, jeżeli k jest równe liczbie użytych punktów treningowych? Kontekst: To pytanie zostało zadane na kursie, na który wybrałem, a odpowiedź brzmiała 0. Nie rozumiem jednak, dlaczego tak jest. Moją intuicją jest to, że Wymiar VC powinien wynosić 1, ponieważ powinno być możliwe wybranie …
3
Analiza szeregów czasowych a uczenie maszynowe?
To tylko ogólne pytanie. Jeśli masz dane szeregów czasowych, kiedy lepiej jest stosować techniki szeregów czasowych (aka, ARCH, GARCH itp.) Zamiast technik uczenia maszynowego / statystycznego (KNN, regresja)? Jeśli istnieje podobne pytanie dotyczące weryfikacji krzyżowej, proszę skierować mnie do niego - spojrzałem i nie mogłem go znaleźć.
2
Jak wybrać rozmiar zestawu szkoleniowego, walidacji krzyżowej i zestawu testowego dla danych o małej próbce?
Załóżmy, że mam małą próbkę, np. N = 100, i dwie klasy. Jak wybrać rozmiar zestawu szkoleniowego, walidacyjnego i testowego do uczenia maszynowego? Intuicyjnie wybrałbym Rozmiar zestawu treningowego wynosi 50 Zestaw do walidacji krzyżowej rozmiar 25 i Rozmiar testowy wynosi 25. Ale prawdopodobnie ma to mniej lub bardziej sens. Jak …
1
Interpretacja obszaru pod krzywą PR
Obecnie porównuję trzy metody i mam metryki Dokładność, auROC i auPR. I mam następujące wyniki: Metoda A - wg: 0,75, auROC: 0,75, auPR: 0,45 Metoda B - wg: 0,65, auROC: 0,55, auPR: 0,40 Metoda C - acc: 0,55, auROC: 0,70, auPR: 0,65 Dobrze rozumiem dokładność i auROC (aby dobrze zapamiętać, …
2
Jakie są dobre wskaźniki do oceny jakości dopasowania PCA, aby wybrać liczbę komponentów?
Co jest dobrym miernikiem do oceny jakości analizy głównych składników (PCA)? Wykonałem ten algorytm na zbiorze danych. Moim celem było ograniczenie liczby funkcji (informacje były bardzo zbędne). Wiem, że odsetek zachowanych odchyleń jest dobrym wskaźnikiem tego, ile informacji przechowujemy. Czy istnieją inne wskaźniki informacyjne, których mogę użyć, aby upewnić się, …
2
Wykrywanie anomalii: jakiego algorytmu użyć?
Kontekst: Opracowuję system analizujący dane kliniczne w celu odfiltrowania nieprawdopodobnych danych, które mogą być literówkami. Co do tej pory zrobiłem: Aby oszacować wiarygodność, do tej pory próbowałem znormalizować dane, a następnie obliczyć wartość wiarygodności dla punktu p na podstawie jego odległości do znanych punktów danych w zestawie D (= zestaw …
1
Ocenianie wydajności modelu regresji za pomocą zestawów szkoleniowych i testowych?
Często słyszę o ocenie wydajności modelu klasyfikacyjnego poprzez trzymanie zestawu testowego i szkolenie modelu na zestawie treningowym. Następnie tworzymy 2 wektory, jeden dla przewidywanych wartości i jeden dla prawdziwych wartości. Oczywiście dokonanie porównania pozwala ocenić wydajność modelu na podstawie jego mocy predykcyjnej przy użyciu takich parametrów, jak F-Score, statystyki Kappa, …
1
Porównanie CPH, modelu przyspieszonego czasu awarii lub sieci neuronowych do analizy przeżycia
Jestem nowy w analizie przeżycia, a ostatnio dowiedziałem się, że istnieją różne sposoby, aby osiągnąć określony cel. Interesuje mnie faktyczne wdrożenie i odpowiedniość tych metod. Przedstawiono mi tradycyjne Cox Proporcjonalne zagrożenia , modele przyspieszonego czasu awarii i sieci neuronowe (perceptron wielowarstwowy) jako metody pozwalające na przeżycie pacjenta, biorąc pod uwagę …
2
dotyczące niezależności warunkowej i jej reprezentacji graficznej
Podczas studiowania doboru kowariancji przeczytałem kiedyś następujący przykład. W odniesieniu do następującego modelu: Macierz kowariancji i odwrotna macierz kowariancji podano w następujący sposób: I nie rozumiem, dlaczego niezależności i decyduje odwrotnym kowariancji tutaj?yxxxyyy Jaka jest matematyczna logika leżąca u podstaw tego związku? Ponadto, wykres po lewej stronie na poniższym rysunku …
1
W jakich implementacjach wymagane jest skalowanie zmiennych (cech) i normalizacja (strojenie) zmiennych (cech)
W wielu algorytmach uczenia maszynowego skalowanie funkcji (inaczej skalowanie zmiennych, normalizacja) jest częstym krokiem wstępnego przetwarzania Wikipedia - Skalowanie funkcji - to pytanie było blisko Pytanie nr 41704 - Jak i dlaczego działa normalizacja i skalowanie funkcji? Mam dwa pytania dotyczące drzew decyzyjnych: Czy są jakieś implementacje drzewa decyzyjnego, które …
6
Elastyczne i nieelastyczne modele uczenia maszynowego
Natknąłem się na proste pytanie o porównanie modeli elastycznych (tj. Splajnów) z modelami nieelastycznymi (np. Regresja liniowa) w różnych scenariuszach. Pytanie brzmi: Ogólnie rzecz biorąc, czy oczekujemy, że działanie elastycznej metody uczenia statystycznego będzie lepsze lub gorsze niż metody nieelastycznej, gdy: Liczba predyktorów jest niezwykle duża, a liczba obserwacji jest …
4
Zbieżność wag sieci neuronowej
Doszedłem do sytuacji, w której wagi mojej sieci neuronowej nie są zbieżne nawet po 500 iteracjach. Moja sieć neuronowa zawiera 1 warstwę wejściową, 1 warstwę ukrytą i 1 warstwę wyjściową. Są to około 230 węzłów w warstwie wejściowej, 9 węzłów w warstwie ukrytej i 1 węzeł wyjściowy w warstwie wyjściowej. …
1
Jak włączyć innowacyjną wartość odstającą przy obserwacji 48 w moim modelu ARIMA?
Pracuję nad zestawem danych. Po zastosowaniu niektórych technik identyfikacji modelu, wyszłam z modelem ARIMA (0,2,1). Użyłem detectIOfunkcji w pakiecie TSAw R do wykrycia innowacyjnej wartości odstającej (IO) przy 48. obserwacji mojego oryginalnego zestawu danych. Jak włączyć tę wartość odstającą do mojego modelu, aby móc jej używać do celów prognozowania? Nie …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
3
Jak uzyskać przedział ufności dla zmiany r-kwadratowej populacji
Dla prostego przykładu załóżmy, że istnieją dwa modele regresji liniowej 1 Model posiada trzy czynniki prognostyczne, x1a, x2b, ix2c Model 2 ma trzy predyktory z modelu 1 i dwa dodatkowe predyktory x2aorazx2b Istnieje równanie regresji populacji, w którym wyjaśniona wariancja populacji wynosi ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} dla Modelu 1 i ρ2(2)ρ(2)2\rho^2_{(2)} dla Modelu …
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.