Ich bin in der 10. Klasse und möchte Daten für ein Projekt auf einer Messe für maschinelles Lernen simulieren. Das endgültige Modell wird für Patientendaten verwendet und sagt die Korrelation zwischen bestimmten Zeiten der Woche und den Auswirkungen voraus, die dies auf die Medikamenteneinhaltung...
Verschlossen . Diese Frage und ihre Antworten sind gesperrt, da die Frage nicht zum Thema gehört, aber von historischer Bedeutung ist. Derzeit werden keine neuen Antworten oder Interaktionen akzeptiert. Ich habe dieses Buch gekauft: So messen Sie alles: Ermitteln des...
Während eines Experiments zur Textklassifizierung habe ich Ergebnisse gefunden, die die Tests unter den Klassifizierern, die häufiger erwähnt und für Text-Mining-Aufgaben wie SVM, NB, kNN usw. angewendet werden, ständig übertreffen zur Optimierung jedes Klassifikators für diese spezielle...
Ich weiß, dass die SVM ein binärer Klassifikator ist. Ich würde es gerne auf SVM mit mehreren Klassen ausweiten. Welches ist der beste und vielleicht einfachste Weg, dies zu tun? Code: in MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0;
Bei Verwendung der Themenmodellierung (Latent Dirichlet Allocation) ist die Anzahl der Themen ein Eingabeparameter, den der Benutzer angeben muss. Ich denke, wir sollten auch eine Sammlung von Kandidatenthemensätzen bereitstellen, mit denen der Dirichlet-Prozess verglichen werden muss. Ist mein...
Ich möchte die Genauigkeit von zwei Klassifikatoren für die statistische Signifikanz vergleichen. Beide Klassifikatoren werden mit demselben Datensatz ausgeführt. Dies lässt mich glauben, dass ich einen T-Test mit einer Stichprobe von dem verwenden sollte, was ich gelesen habe . Beispielsweise:...
Random Forests (RFs) ist eine wettbewerbsfähige Datenmodellierungs- / Miningmethode. Ein RF-Modell hat eine Ausgabe - die Ausgabe- / Vorhersagevariable. Der naive Ansatz zur Modellierung mehrerer Ausgänge mit RFs besteht darin, für jede Ausgangsvariable einen RF zu erstellen. Wir haben also N...
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...
Ich bin in das Gebiet der neuronalen Netze eingetaucht und habe mich für sie begeistert. Ich habe endlich ein Anwendungsframework zum Testen von Handelssystemen an Börsen entwickelt und werde jetzt mein erstes neuronales Netzwerk darin implementieren. Sehr einfach und primitiv, nicht für den...
Was ist die Definition von "Feature Space"? Wenn ich zum Beispiel über SVMs lese, lese ich über "Zuordnung zu Feature-Space". Wenn ich über CART lese, lese ich über "Partitionierung, um Raum zu kennzeichnen". Ich verstehe, was gerade im WARENKORB vor sich geht, aber ich denke, dass es eine...
In Bishops Buch "Pattern Classification and Machine Learning" beschreibt es eine Technik zur Regularisierung im Kontext neuronaler Netze. Ich verstehe jedoch keinen Absatz, der beschreibt, dass während des Trainings die Anzahl der Freiheitsgrade mit der Komplexität des Modells zunimmt. Das...
In einem kleinen Textklassifizierungsproblem, das ich mir angesehen habe, hat Naive Bayes eine Leistung gezeigt, die einer SVM ähnelt oder größer ist, und ich war sehr verwirrt. Ich habe mich gefragt, welche Faktoren den Triumph eines Algorithmus über den anderen entscheiden. Gibt es Situationen,...
Ich versuche, das beste Modell zu finden, um die Preise für Automobile vorherzusagen. Dabei verwende ich die Preise und Funktionen, die auf Websites für Kleinanzeigen für Automobile verfügbar sind. Dazu verwendete ich einige Modelle aus der Scikit-Learn-Bibliothek und neuronale Netzwerkmodelle aus...
Ich habe die folgende Begründung gelesen (aus den Kursnotizen von cs229), warum wir die Rohdaten durch ihre Standardabweichung dividieren: Obwohl ich verstehe, was die Erklärung sagt, ist mir nicht klar, warum das Teilen durch die Standardabweichung ein solches Ziel erreichen würde. Es heißt...
Ich habe (ungefähr) gehört, dass: Absacken ist eine Technik, um die Varianz eines Prädiktors / Schätzers / Lernalgorithmus zu verringern. Ich habe jedoch noch nie einen formalen mathematischen Beweis für diese Aussage gesehen. Weiß jemand, warum dies mathematisch wahr ist? Es scheint nur eine so...
Ich habe einen logistischen Regressionsklassifikator erstellt, der für meine Daten sehr genau ist. Jetzt möchte ich besser verstehen, warum es so gut funktioniert. Im Einzelnen möchte ich klassifizieren, welche Features den größten Beitrag leisten (welche Features am wichtigsten sind) und im...
Erstens, Entschuldigung für das Posten einer Frage, die hier , hier , hier , hier , hier bereits ausführlich besprochen wurde, und zum Aufwärmen eines alten Themas. Ich weiß, dass @DikranMarsupial ausführlich über dieses Thema in Beiträgen und Fachzeitschriften geschrieben hat, aber ich bin immer...
Ich arbeite mit vielen Algorithmen: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (Kernel = linear und rbf), KNN, LDA und XGBoost. Alle bis auf SVM waren ziemlich schnell. Dann wurde mir klar, dass die Feature-Skalierung erforderlich ist, um schneller arbeiten zu können. Dann begann ich mich zu...
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...
Letztes Jahr auf der NIPS 2017 gewannen Ali Rahimi und Ben Recht den Test of Time Award für ihre Arbeit "Random Features for Large-Scale Kernel Machines", in der sie Random Features einführten, die später als Random-Kitchen-Sink-Algorithmus kodifiziert wurden. Im Rahmen der Veröffentlichung ihrer...