Gegeben sind die 6 Entscheidungsgrenzen unten. Entscheidungsgrenzen sind violette Linien. Punkte und Kreuze sind zwei verschiedene Datensätze. Wir müssen uns entscheiden, welches ein ist: Lineare SVM Kernelized SVM (Polynomkern der Ordnung 2) Perceptron Logistische Regression Neuronales Netzwerk (1...
Ich habe dieses Nebenprojekt, bei dem ich die lokalen Nachrichten-Websites in meinem Land crawle und einen Kriminalitätsindex und einen Index für politische Instabilität erstellen möchte. Ich habe bereits den Informationsabrufteil des Projekts behandelt. Mein Plan ist zu tun: Unbeaufsichtigte...
Es scheint, dass KNN ein diskriminierender Lernalgorithmus ist, aber ich kann keine Online-Quellen finden, die dies bestätigen. Ist KNN ein diskriminierender
Ich versuche zu lernen, wie man zufällige Markov-Felder verwendet, um Regionen in einem Bild zu segmentieren. Ich verstehe einige der Parameter in der MRF nicht oder weiß nicht, warum die von mir durchgeführte Erwartungsmaximierung manchmal nicht zu einer Lösung konvergiert. Ausgehend von Bayes...
Ich trainiere einen LDA-Klassifikator für mehrere Klassen mit 8 Datenklassen. Während des Trainings bekomme ich eine Warnung von: " Variablen sind kollinear " Ich erhalte eine Trainingsgenauigkeit von über 90% . Ich verwende eine Scikits-Lernbibliothek in Python , um die Daten für mehrere Klassen...
Ich versuche den Kontext des berühmten Buches "Perceptrons" von Minsky und Papert aus dem Jahr 1969 zu verstehen, der für neuronale Netze so wichtig ist. Soweit ich weiß, gab es außer Perceptron noch keine anderen generischen überwachten Lernalgorithmen: Entscheidungsbäume wurden erst Ende der 70er...
Ich habe einen Datensatz von 120 Proben in einer 10-fachen Kreuzvalidierungseinstellung. Derzeit wähle ich die Trainingsdaten des ersten Holdouts aus und führe eine 5-fache Kreuzvalidierung durch, um die Werte von Gamma und C durch Gittersuche zu ermitteln. Ich verwende SVM mit RBF-Kernel. Führen...
Ich bin also ein Neuling im ML-Bereich und versuche, eine Einteilung vorzunehmen. Mein Ziel ist es, den Ausgang eines Sportereignisses vorherzusagen. Ich habe einige historische Daten gesammelt und versuche nun, einen Klassifikator zu trainieren. Ich habe ungefähr 1200 Proben erhalten, 0,2 davon...
Was ist ein Nullmodell in der Regression und in welcher Beziehung steht das Nullmodell zur Nullhypothese? Für mein Verständnis bedeutet es Verwenden Sie "Durchschnitt der Antwortvariablen", um eine kontinuierliche Antwortvariable vorherzusagen? Verwendung der "Etikettenverteilung" zur...
Ich habe einen stark unausgeglichenen Testdatensatz. Die positive Menge besteht aus 100 Fällen, während die negative Menge aus 1500 Fällen besteht. Auf der Trainingsseite habe ich einen größeren Kandidatenpool: Der positive Trainingssatz umfasst 1200 Fälle und der negative Trainingssatz umfasst...
Eine korrekte Bewertungsregel ist eine Regel, die durch ein "echtes" Modell maximiert wird und kein "Absichern" oder Spielen des Systems erlaubt (absichtlich unterschiedliche Ergebnisse zu melden, wie es der wahre Glaube des Modells ist, um die Bewertung zu verbessern). Der Brier-Score ist korrekt,...
Betrachten wir das Problem beim Klassifizieren des MNIST-Datasets. Laut der MNIST-Webseite von Yann LeCun , "Ciresan et al." 0,23% Fehlerrate beim MNIST-Test mit Convolutional Neural Network. Lassen Sie uns bezeichnen MNIST Trainingssatz als , MNIST Testset als , die letzte Hypothese sie erhalten...
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...
Ich versuche, die Genauigkeits-Rückrufkurve zu verstehen. Ich verstehe, was Präzision und Rückruf sind, aber das, was ich nicht verstehe, ist der "Grundlinien" -Wert. Ich habe diesen Link gelesen https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ und ich...
Was ist der beste 2-Klassen-Klassifikator? Ja, ich denke, das ist die Millionen-Dollar-Frage, und ja, mir ist das No-Free-Lunch-Theorem bekannt , und ich habe auch die vorherigen Fragen gelesen: Was ist der beste 2-Klassen-Klassifikator für Ihre Anwendung? und schlechtester
Ich bin neu im maschinellen Lernen. Im Moment benutze ich einen Naive Bayes (NB) Klassifikator, um kleine Texte in 3 Klassen mit NLTK und Python als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren. Nach einigen Tests mit einem Datensatz von 300.000 Instanzen (16.924 positive, 7.477 negative und...
Ich muss auf meinem Laptop einen linearen Klassifikator mit hunderttausenden Datenpunkten und etwa zehntausenden Funktionen trainieren. Welche Möglichkeiten habe ich? Was ist der Stand der Technik für diese Art von Problem? Der stochastische Gradientenabstieg scheint eine vielversprechende Richtung...
Kann mir jemand mit möglichen Beispielen zusammenfassen, in welchen Situationen eine Erhöhung der Trainingsdaten das Gesamtsystem verbessert? Wann stellen wir fest, dass das Hinzufügen weiterer Trainingsdaten möglicherweise zu einer Überanpassung der Daten führt und die Testdaten nicht genau genug...
Ich habe verschiedene Fehlermetriken gesehen, die in den Kaggle-Wettbewerben verwendet wurden: RMS, Mean-Square, AUC, unter anderem. Was ist die allgemeine Faustregel bei der Auswahl einer Fehlermetrik, dh woher wissen Sie, welche Fehlermetrik für ein bestimmtes Problem verwendet werden soll? Gibt...
Ich passe zurzeit zufällige Gesamtstrukturen für ein Klassifizierungsproblem mit dem randomForestPaket in R an und bin nicht sicher, wie Trainingsfehler für diese Modelle gemeldet werden sollen. Mein Trainingsfehler liegt nahe bei 0%, wenn ich ihn mit Vorhersagen berechne, die ich mit dem Befehl...