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.

6
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 stabilizuje się wokół pewnej wartości średniej x∗x∗x^*z pewnym błędem. Żaden zt∗t∗t^*, x∗x∗x^*lub błąd …
1
Regresja najmniejszego kąta utrzymuje korelacje monotonicznie malejące i powiązane?
Próbuję rozwiązać problem regresji najmniejszego kąta (LAR). Jest to problem, 3,23 , na stronie 97 w Hastie wsp. Elementy Statistical Learning, 2nd. wyd. (Piąty druk) . Rozważ problem regresji ze wszystkimi zmiennymi i odpowiedzią mającą średnie zero i odchylenie standardowe jeden. Załóżmy również, że każda zmienna ma identyczną absolutną korelację …
2
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 …
9 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 
1
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 się przez zbrojenie autorstwa Dietterich opisuje wykres działań i zadań podrzędnych …
4
Obliczanie stosunku przykładowych danych wykorzystywanych do dopasowania / szkolenia modelu i walidacji
Podano wielkość próby „N”, której planuję użyć do prognozowania danych. Jakie są niektóre sposoby podziału danych, aby wykorzystać niektóre z nich do ustanowienia modelu, a pozostałe dane do zweryfikowania modelu? Wiem, że nie ma czarno-białej odpowiedzi na to pytanie, ale byłoby interesujące znać pewne „ogólne zasady” lub zwykle używane proporcje. …
1
Różnica między Naive Bayes a Recurrent Neural Network (LSTM)
Chcę przeprowadzić analizę sentymentu na tekście, przejrzałem kilka artykułów, niektóre z nich używają „Naive Bayes”, a inne to „Recurrent Neural Network (LSTM)” , z drugiej strony widziałem bibliotekę Pythona do analizy sentymentów, która jest nltk. Używa „Naive Bayes”. Czy ktoś może wyjaśnić, jaka jest różnica między używaniem tych dwóch? Przeczytałem …
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.