Angenommen, ich habe ein einfaches Problem mit maschinellem Lernen wie eine Klassifizierung. Mit einigen Maßstäben in Bezug auf Vision oder Audioerkennung bin ich als Mensch ein sehr guter Klassifikator. Ich habe daher eine Vorstellung davon, wie gut ein Klassifikator werden kann. Bei vielen Daten...
Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode:...
Welche Techniken könnten gut sein, um diesem abstrakten Problem zu begegnen? Sie haben einen Datenstrom eines kontinuierlichen Signals als einen von einem physischen Sensor. Dieses Signal hat reale (diskretisierte) Werte, kein Attribut; Suchtmerkmale (z. B. Leistung, Autokorrelation, Entropie)...
Zum Beispiel: Ich möchte zukünftige Werte einer Zeitreihe basierend auf früheren Werten mehrerer Zeitreihen unter Verwendung einer ANN und / oder SVM vorhersagen. Eingaben sind verzögerte Werte aus jeder Zeitreihe, und die Ausgaben sind Prognosen mit einem Schritt voraus (Prognosen mit weiteren...
Ich beginne meine Doktorandenreise und das ultimative Ziel, das ich mir gesetzt habe, ist die Entwicklung von ANNs, die die Umgebung überwachen, in der sie arbeiten, und ihre Architektur dynamisch an das jeweilige Problem anpassen. Die offensichtliche Implikation ist die Zeitlichkeit der Daten:...
Ich habe mich mit dem folgenden Problem befasst. Ich habe eine Art Echtzeitsystem und lese jedes Mal, wenn ich den aktuellen Wert lese, eine Zeitreihe (z. B. 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Ich möchte Methoden (statistisches und maschinelles Lernen) kennen, um den nächsten Wert online vorherzusagen (dh...
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten Häufigkeiten meiner vier...
Bei Verwendung libsvmist der Parameter ein Parameter für die Kernelfunktion. Der Standardwert istγγ\gammaγ= 1Anzahl der Funktionen.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Gibt es neben den vorhandenen Methoden, z. B. der Rastersuche, theoretische Anleitungen zum...
Für die Aufgabe der Abwanderungsmodellierung habe ich Folgendes in Betracht gezogen: Berechnen Sie k Cluster für die Daten Erstellen Sie k Modelle für jeden Cluster einzeln. Der Grund dafür ist, dass es nichts zu beweisen gibt, dass die Population der Abonnenten homogen ist, so dass es vernünftig...
In der Originalarbeit von pLSA zeichnet der Autor Thomas Hoffman eine Parallele zwischen pLSA- und LSA-Datenstrukturen, die ich mit Ihnen diskutieren möchte. Hintergrund: Nehmen wir an, wir haben eine Sammlung von Dokumenten und ein Vokabular von BegriffenNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D =...
Einstellungen Viele Algorithmen arbeiten mit einer einzelnen Beziehung oder Tabelle, während viele reale Datenbanken Informationen in mehreren Tabellen speichern (Domingos, 2003). Frage Welche Arten von Algorithmen lernen gut aus mehreren (relationalen) Tabellen. Insbesondere interessieren mich...
Betrachten Sie das Problem der kollaborativen Filterung. Wir haben Matrix der Größe #users * #items. wenn Benutzer i Element j mag, wenn Benutzer i Element j nicht mag, undwenn es keine Daten über (i, j) Paar gibt. Wir wollen für zukünftige Benutzer-Artikel-Paare vorhersagen .MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j}...
Wie kann man die optimale Lernrate für den Gradientenabstieg bestimmen? Ich denke, ich könnte es automatisch anpassen, wenn die Kostenfunktion einen größeren Wert als in der vorherigen Iteration zurückgibt (der Algorithmus konvergiert nicht), aber ich bin mir nicht sicher, welchen neuen Wert er...
Ich habe dieses Buch Mustererkennung und maschinelles Lernen von Bishop gelesen. Ich hatte eine Verwirrung in Bezug auf eine Ableitung des linearen dynamischen Systems. In LDS nehmen wir an, dass die latenten Variablen kontinuierlich sind. Wenn Z die latenten Variablen und X die beobachteten...
Ich bin daran interessiert, Datensätze über 2 Datensätze nach Vorname, Nachname und Geburtsjahr zu verknüpfen. Könnte dies mit dem EM-Algorithmus machbar sein, und wenn ja, wie? Betrachten Sie die folgende Aufzeichnung im 1. als Beispiel: Carl McCarthy, 1967. Ich werde alle Datensätze im 2....
Ich habe Vapniks Bücher über statistisches Lernen gesehen ... Ich habe die ersten Kapitel gelesen. Was mich jedenfalls am meisten überraschte, war, dass er dachte, das Rasiermesser des Occam sei veraltet. Ich dachte, es hängt mit der Situation zusammen, in der die Annahme einer höheren Dimension...
Ich habe ein Trainingsset mit ungefähr 3000 positiven und 3000 negativen Instanzen. Aber mein Testdatensatz ist ziemlich unausgeglichen. Der positive Satz hat nur 50 Instanzen und der negative 1500 Instanzen. Dies führt dazu, dass die Genauigkeit sehr gering ist. Gibt es Ansätze zur Lösung dieses...
Ich bin mir nicht sicher, ob diese Frage hier völlig angemessen ist. Wenn nicht, bitte löschen. Ich bin ein Student der Wirtschaftswissenschaften. Für ein Projekt, das Probleme in der Sozialversicherung untersucht, habe ich Zugang zu einer großen Anzahl von administrativen Fallberichten (>...
Welche Beziehungen und Unterschiede bestehen zwischen der statistischen Lerntheorie und der rechnergestützten Lerntheorie ? Geht es ihnen um das gleiche Thema? Die gleichen Probleme lösen und die gleichen Methoden anwenden? Ersteres sagt zum Beispiel, es sei die Theorie der Vorhersage (Regression,...
Ich studiere verschiedene Punktschätzungsmethoden und lese, dass bei Verwendung von MAP- und ML-Schätzungen, wenn wir einen "einheitlichen Prior" verwenden, die Schätzungen identisch sind. Kann jemand erklären, was ein "einheitlicher" Prior ist, und einige (einfache) Beispiele dafür geben, wann die...