Ich versuche ein Gefühl dafür zu bekommen, wie LDA in andere überwachte Lerntechniken passt. Ich habe hier bereits einige der LDA-ähnlichen Beiträge über LDA gelesen. Ich bin bereits mit dem Perzeptron vertraut, lerne aber gerade LDA. Wie passt LDA in die Familie der überwachten Lernalgorithmen?...
Dies mag vielleicht eine dumme Frage sein, aber wenn Sie ein Modell mit Caret erstellen und so etwas wie LOOCVoder (noch genauer) verwenden LGOCV, was ist der Vorteil der Aufteilung von Daten in Zug- und Testsätze, wenn dies im Wesentlichen der Kreuzvalidierungsschritt ist macht sowieso? Ich habe...
Skalierbare Algorithmen für maschinelles Lernen scheinen heutzutage die Begeisterung zu sein. Jedes Unternehmen verarbeitet nur Big Data . Gibt es ein Lehrbuch, in dem erläutert wird, welche Algorithmen für maschinelles Lernen mit parallelen Architekturen wie Map-Reduce skaliert werden können und...
Frage : Ist der Aufbau unten eine sinnvolle Implementierung eines Hidden Markov-Modells? Ich habe einen Datensatz von 108,000Beobachtungen (über einen Zeitraum von 100 Tagen) und ungefähr 2000Ereignisse während der gesamten Beobachtungszeitspanne. Die Daten sehen wie in der folgenden Abbildung...
Ich habe keine Literatur zur Anwendung von Random Forests auf MNIST, CIFAR, STL-10 usw. gefunden, daher dachte ich, ich würde sie selbst mit dem permutationsinvarianten MNIST ausprobieren. In R habe ich versucht: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Dies lief 2...
Ich habe viele Satelliten-Rasterbilder von verschiedenen Sensoren zur Verfügung. Von diesen haben die gröberen eine sehr reichliche zeitliche Auflösung. Die Raster mit mittlerer Auflösung haben tendenziell weniger Erwerbsdaten, es sind jedoch noch einige Informationen verfügbar. Die feineren...
Ich lese das GPML-Buch und in Kapitel 2 (Seite 15) erfahren Sie, wie Sie mit dem Gaußschen Prozess (GP) eine Regression durchführen, aber es fällt mir schwer, herauszufinden, wie es funktioniert. Bei der Bayes'schen Inferenz für parametrische Modelle wählen wir zuerst einen Prior für die...
Ich versuche nur, den skalierten Baum-Welch-Algorithmus zu implementieren, und bin auf ein Problem gestoßen, bei dem meine Rückwärtsvariablen nach der Skalierung über dem Wert 1 liegen. Ist das normal? Schließlich sollten die Wahrscheinlichkeiten nicht über 1 liegen. Ich verwende den...
Für Klassifizierungsprobleme habe ich neuronale Netze verwendet und Fehler vom Typ I und II unter Verwendung der Verwirrungsmatrix und ihrer Maße gemäß dieser Ressource ( Spiegel ) gemessen , was ziemlich einfach ist. Wie würde man bei einem Schätzungsproblem die Modellleistung bewerten?...
Ein typischer Ansatz zur Lösung eines Klassifizierungsproblems besteht darin, eine Klasse von Kandidatenmodellen zu identifizieren und dann die Modellauswahl unter Verwendung eines Verfahrens wie einer Kreuzvalidierung durchzuführen. Üblicherweise wählt man das Modell mit der höchsten Genauigkeit...
Wenn wir den persistenten CD-Lernalgorithmus für eingeschränkte Bolzmann-Maschinen verwenden, starten wir unsere Gibbs-Abtastkette in der ersten Iteration an einem Datenpunkt, aber im Gegensatz zur normalen CD beginnen wir in den folgenden Iterationen nicht über unserer Kette. Stattdessen beginnen...
Ich möchte Gruppen von Artikeln vorhersagen, die jemand kaufen wird ... dh ich habe mehrere kolinear abhängige Variablen. Anstatt 7 oder so unabhängige Modelle zu erstellen, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass jemand jedes der 7 Elemente kauft, und dann die Ergebnisse zu kombinieren,...
Mir ist klar, dass das Boosting-Tree-Modell 3 Tuning-Parameter enthält, d. H. die Anzahl der Bäume (Anzahl der Iterationen) Schrumpfungsparameter Anzahl der Teilungen (Größe der einzelnen Bäume) Meine Frage ist: Wie soll ich für jeden der Abstimmungsparameter den optimalen Wert finden? Und...
Was ist der beste Weg, um Interaktionen mit kategorialen Merkmalen vorzubereiten, bevor Sie mit scikit-learn arbeiten? Mit statsmodelskönnte ich bequem im R-Stil sagen smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(gleich in Stata mit regress depvar i.var1##i.var2). Kann...
Ich habe verrauschte Daten von zwei Variablen wie diesen. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07)...
Ich habe Probleme mit Projektionspunkten in der linearen Diskriminanzanalyse (LDA). Viele Bücher über multivariate statistische Methoden veranschaulichen die Idee der LDA anhand der folgenden Abbildung. Die Problembeschreibung lautet wie folgt. Zuerst müssen wir die Entscheidungsgrenze zeichnen,...
Beim maschinellen Lernen wird häufig angenommen, dass ein Datensatz auf einer glatten niedrigdimensionalen Mannigfaltigkeit liegt (die Mannigfaltigkeitsannahme), aber gibt es eine Möglichkeit zu beweisen, dass unter der Annahme, dass bestimmte Bedingungen erfüllt sind, der Datensatz tatsächlich...
Ich muss die Anomalieerkennung für mehrere Zeitreihendatensätze implementieren. Ich habe das noch nie gemacht und hoffte auf einen Rat. Ich bin mit Python sehr vertraut, daher würde ich es vorziehen, wenn die Lösung darin implementiert wird (der größte Teil meines Codes ist Python für andere Teile...
Eine der Bewertungsmethoden für ImageNet Competition (Klassifizierung von Bildern mit 1.000 Kategorien) ist der Top-5-Fehler. Was bedeutet das? Siehe:
Ich möchte ein neuronales Netzwerk mit einer Zeichenfolge als Eingabevektor trainieren. Lernbeispiele sind unterschiedlich lang und aus diesem Grund weiß ich nicht, wie ich sie darstellen soll. Angenommen, ich habe zwei Beispiele für Sequenzen, hier Namen: john doe maurice delanoe Das erste...