Dies ist eine allgemeine Frage, die hier indirekt mehrmals gestellt wurde, aber es fehlt eine einzige maßgebliche Antwort. Es wäre großartig, eine ausführliche Antwort auf diese Frage als Referenz zu haben. Die Genauigkeit , der Anteil der korrekten Klassifizierungen an allen Klassifizierungen, ist...
Viele statistische Jobs erfordern Erfahrung mit umfangreichen Daten. Welche statistischen und rechnerischen Fähigkeiten wären für die Arbeit mit großen Datenmengen erforderlich? Wie wäre es beispielsweise mit der Erstellung von Regressionsmodellen bei einem Datensatz mit 10 Millionen...
Bei vielen maschinellen Lernklassifikatoren (z. B. Support-Vektor-Maschinen) kann ein Kernel angegeben werden. Was wäre eine intuitive Art zu erklären, was ein Kernel ist? Ein Aspekt, über den ich nachgedacht habe, ist die Unterscheidung zwischen linearen und nichtlinearen Kerneln. In einfachen...
Kann jemand die Hauptunterschiede zwischen bedingten Inferenzbäumen ( ctreeaus dem partyPaket in R) im Vergleich zu den traditionelleren Entscheidungsbaumalgorithmen (wie rpartin R) erklären ? Was unterscheidet CI-Bäume? Stärken und Schwächen? Update: Ich habe mir das Papier von Horthorn et al....
Wenn Sie SVM verwenden, müssen Sie einen Kernel auswählen. Ich frage mich, wie ich einen Kernel auswählen soll. Irgendwelche Kriterien für die
Viele Bücher und Tutorials zu neuronalen Netzen verbringen viel Zeit mit dem Backpropagation-Algorithmus, der im Wesentlichen ein Werkzeug zur Berechnung des Gradienten darstellt. Nehmen wir an, wir bauen ein Modell mit ~ 10K Parametern / Gewichten. Ist es möglich, die Optimierung mit einigen...
In vielen neuronalen Netzwerkbibliotheken gibt es eingebettete Ebenen, wie in Keras oder Lasagne . Ich bin mir nicht sicher, ob ich seine Funktion verstehe, obwohl ich die Dokumentation gelesen habe. In der Keras-Dokumentation heißt es beispielsweise: Positive ganze Zahlen (Indizes) in...
Ich frage mich, wie man die Präzision berechnet und eine Verwirrungsmatrix für ein Klassifizierungsproblem mit mehreren Klassen verwendet. Insbesondere kann eine Beobachtung nur ihrer wahrscheinlichsten Klasse / Kennzeichnung zugeordnet werden. Ich würde gerne berechnen: Präzision = TP / (TP +...
Ich habe oft vom Fluch der Dimensionalität gehört, aber irgendwie kann ich die Idee immer noch nicht verstehen, es ist alles neblig. Kann jemand dies auf die intuitivste Weise erklären, wie Sie es einem Kind erklären würden, damit ich (und die anderen, die verwirrt sind, wie ich es bin) diese für...
In einem kürzlich abgehaltenen Kolloquium behauptete die Zusammenfassung des Redners, sie würden maschinelles Lernen anwenden. Während des Vortrags bestand das einzige, was mit maschinellem Lernen zu tun hatte, darin, dass sie eine lineare Regression ihrer Daten durchführen. Nach der Berechnung der...
Ich weiß, dass k-means unbeaufsichtigt ist und für Clustering usw. verwendet wird und dass k-NN überwacht wird. Aber ich wollte konkrete Unterschiede zwischen den beiden
Wie vergleichen sich verschiedene Kreuzvalidierungsmethoden in Bezug auf Modellvarianz und Verzerrung? Meine Frage ist zum Teil durch diesen Thread motiviert: Optimale Anzahl von Falten bei der fachen Kreuzvalidierung: Ist ein ausschließlicher Lebenslauf immer die beste Wahl? KKK. Die dortige...
Die Tanh-Aktivierungsfunktion ist: t a n h ( x ) = 2 ≤ σ( 2 x ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Wobei , die Sigmoidfunktion, definiert ist als: .σ ( x ) = e xσ( x )σ(x)\sigma(x) σ( x ) = eX1 + eXσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 +...
Ich bin ziemlich oft auf den Begriff "geschlossene Lösung" gestoßen. Was bedeutet eine geschlossene Lösung? Wie kann man feststellen, ob es für ein bestimmtes Problem eine formschlüssige Lösung gibt? Bei der Online-Suche habe ich einige Informationen gefunden, aber nichts im Zusammenhang mit der...
Beim maschinellen Lernen wird über Zielfunktion, Kostenfunktion und Verlustfunktion gesprochen. Sind sie nur verschiedene Namen der gleichen Sache? Wann benutzt man sie? Was sind die Unterschiede, wenn sie sich nicht immer auf dasselbe
Die Website für künstliche Intelligenz definiert das Lernen außerhalb der Politik und innerhalb der Politik wie folgt: "Ein außervertraglicher Lernender lernt den Wert der optimalen Richtlinie unabhängig von den Aktionen des Agenten. Q-Learning ist ein außervertraglicher Lernender. Ein...
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...
Ich verstehe die Grundlagen des Ziels von Support Vector Machines in Bezug auf die Klassifizierung einer Eingabe in mehrere verschiedene Klassen, aber was ich nicht verstehe, sind einige der wichtigsten Details. Für den Anfang bin ich ein bisschen durch die Verwendung von Slack-Variablen verwirrt....
Ich bin etwas verwirrt über die Funktionsauswahl und das maschinelle Lernen und habe mich gefragt, ob Sie mir helfen könnten. Ich habe ein Microarray-Dataset, das in zwei Gruppen eingeteilt ist und über 1000 Funktionen verfügt. Mein Ziel ist es, eine kleine Anzahl von Genen (meine Merkmale) (10-20)...
Ich verwende den Random Forest-Algorithmus als robusten Klassifikator für zwei Gruppen in einer Microarray-Studie mit Tausenden von Features. Was ist der beste Weg, um die zufällige Gesamtstruktur so darzustellen, dass genügend Informationen vorhanden sind, um sie in einem Papier reproduzierbar...