Statystyki i duże zbiory danych supervised-learning

2

Spadek gradientu nie znajduje rozwiązania dla zwykłych najmniejszych kwadratów w tym zestawie danych?

Studiowałem regresję liniową i wypróbowałem ją poniżej zestawu {(x, y)}, gdzie x określał powierzchnię domu w metrach kwadratowych, ay określał cenę w dolarach. To jest pierwszy przykład w notatkach Andrew Ng . 2104,400 1600,330 2400,369 1416,232 3000,540 Opracowałem przykładowy kod, ale kiedy go uruchamiam, koszt rośnie z każdym krokiem, podczas …

12 regression least-squares gradient-descent supervised-learning

1

Automatyczne wyodrębnianie słów kluczowych: użycie podobieństw cosinusu jako funkcji

Mam matrycę terminów dokumentowych , a teraz chciałbym wyodrębnić słowa kluczowe dla każdego dokumentu za pomocą nadzorowanej metody uczenia się (SVM, Naive Bayes, ...). W tym modelu używam już Tf-idf, znacznika Pos, ...M.M.M Ale teraz zastanawiam się nad kolejnymi. Mam macierz z podobieństwami cosinusowymi między warunkami.dodoC Czy istnieje możliwość wykorzystania …

12 text-mining feature-construction supervised-learning cosine-distance cosine-similarity

1

Dokładny test Fishera i rozkład hipergeometryczny

Chciałem lepiej zrozumieć dokładny test Fishera, więc wymyśliłem następujący przykład zabawki, w którym f i m odpowiada płci męskiej i żeńskiej, a n i y odpowiada takiemu „zużyciu sody”: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Oczywiście jest to drastyczne uproszczenie, ale nie chciałem, aby kontekst przeszkadzał. …

12 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

2

Nadzorowane uczenie się z niepewnymi danymi?

Czy istnieje istniejąca metodologia stosowania nadzorowanego modelu uczenia się do niepewnego zestawu danych? Załóżmy na przykład, że mamy zestaw danych z klasami A i B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | …

11 machine-learning supervised-learning

2

Nauka przyrostowa dla modeli klasyfikacji w R

Załóżmy, że mam klasyfikator (może to być dowolny ze standardowych klasyfikatorów, takich jak drzewo decyzyjne, losowy las, regresja logistyczna itp.) Do wykrywania oszustw za pomocą poniższego kodu library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a binary outcome …

11 classification supervised-learning

2

Technika uczenia maszynowego do nauki wzorców ciągów

Mam listę słów należących do różnych samookreślonych kategorii. Każda kategoria ma swój własny wzór (na przykład jedna ma stałą długość ze znakami specjalnymi, inna istnieje ze znaków, które występują tylko w tej kategorii „słowa”, ...). Na przykład: "ABC" -> type1 "ACC" -> type1 "a8 219" -> type2 "c 827" -> …

11 machine-learning classification similarities supervised-learning

5

Najbardziej interpretowalne modele klasyfikacji

Z wyjątkiem drzew decyzyjnych i regresji logistycznej, jakie inne modele klasyfikacji zapewniają dobrą interpretację? Nie interesuje mnie dokładność ani inne parametry, ważna jest tylko interpretacja wyników.

10 interpretation supervised-learning

2

Jak znaleźć wagi dla miary niezgodności

Chcę nauczyć się (wydedukować) wagi atrybutów dla mojej miary niepodobieństwa, której mogę używać do grupowania. Mam kilka przykładów par obiektów, które są „podobne” (powinny znajdować się w tej samej grupie), a także kilka przykładów par obiektów, które są „nie podobne” (nie powinny być w tej samej grupie). Każdy obiekt posiada …

9 clustering similarities supervised-learning semi-supervised

1

Jak znaleźć i ocenić optymalną dyskretyzację zmiennej ciągłej z kryterium ?

Mam zestaw danych ze zmienną ciągłą i binarną zmienną docelową (0 i 1). Muszę zdyskretyzować zmienne ciągłe (w przypadku regresji logistycznej) w odniesieniu do zmiennej docelowej oraz z ograniczeniem, że częstotliwość obserwacji w każdym przedziale powinna być zrównoważona. Próbowałem algorytmów uczenia maszynowego, takich jak Chi Merge, drzewa decyzyjne. Scalanie chi …

9 r machine-learning chi-squared discrete-data supervised-learning

3

LDA vs. perceptron

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 porównaniu z …

9 machine-learning classification discriminant-analysis supervised-learning

Pytania otagowane jako supervised-learning