Estatísticas e Big Data classification

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Qual o impacto do aumento dos dados de treinamento na precisão geral do sistema?

Alguém pode resumir para mim com exemplos possíveis, em que situações o aumento dos dados de treinamento melhora o sistema geral? Quando detectamos que a adição de mais dados de treinamento poderia sobrepor-se aos dados e não fornecer boas precisões nos dados de teste? Essa é uma pergunta muito inespecífica, …

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Combinando classificadores lançando uma moeda

Estou estudando um curso de aprendizado de máquina e os slides das palestras contêm informações que considero contraditórias com o livro recomendado. O problema é o seguinte: existem três classificadores: classificador A, que oferece melhor desempenho na faixa mais baixa dos limites, classificador B, proporcionando melhor desempenho na faixa mais …

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Classificação com dados altos de gordura

Preciso treinar um classificador linear no meu laptop com centenas de milhares de pontos de dados e cerca de dez mil recursos. Quais são as minhas opções? Qual é o estado da arte para esse tipo de problema? Parece que a descida do gradiente estocástico é uma direção promissora, e …

15 classification

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O aumento do número de recursos resulta em queda de precisão, mas aumento de prec / recall

Eu sou novo no Machine Learning. No momento, estou usando um classificador Naive Bayes (NB) para classificar textos pequenos em 3 classes como positivos, negativos ou neutros, usando NLTK e python. Depois de realizar alguns testes, com um conjunto de dados composto de 300.000 instâncias (16.924 positivos 7.477 negativos e …

15 machine-learning classification naive-bayes precision-recall

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Qual é um bom recurso que inclui uma comparação dos prós e contras de diferentes classificadores?

Qual é o melhor classificador de 2 classes pronto para uso? Sim, acho que essa é a pergunta de um milhão de dólares, e sim, estou ciente do teorema do almoço sem graça e também li as perguntas anteriores: Qual é o melhor classificador de 2 classes pronto para uso …

15 machine-learning classification references

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Supondo que se tenha uma série temporal a partir da qual se possa tomar várias medidas, como período, máximo, mínimo, média etc. e depois usá-las para criar uma onda senoidal modelo com os mesmos atributos, existem abordagens estatísticas que se possa usar para quantificar quão perto os dados reais se …

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Qual é o melhor classificador de 2 classes pronto para uso para o seu aplicativo? [fechadas]

Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Regras: um classificador por resposta vote se você concorda …

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Redes neurais vs tudo mais

Não encontrei uma resposta satisfatória para isso no google . Obviamente, se os dados que tenho são da ordem de milhões, então o aprendizado profundo é o caminho. E li que, quando não tenho big data, talvez seja melhor usar outros métodos no aprendizado de máquina. A razão apresentada é …

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Para classificadores lineares, coeficientes maiores implicam recursos mais importantes?

Sou engenheiro de software trabalhando em aprendizado de máquina. Pelo meu entendimento, regressão linear (como OLS) e classificação linear (como regressão logística e SVM) fazem uma previsão com base em um produto interno entre coeficientes treinados variáveis de recurso → x :W⃗ W→\vec{w}x⃗ x→\vec{x} y^= f( w⃗ ⋅ x⃗ ) …

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Que medida de erro de treinamento deve ser relatada para florestas aleatórias?

Atualmente, estou ajustando florestas aleatórias para um problema de classificação usando o randomForestpacote em R e não tenho certeza sobre como relatar erros de treinamento para esses modelos. Meu erro de treinamento é próximo de 0% quando o computo usando as previsões que recebo com o comando: predict(model, data=X_train) Onde …

15 r machine-learning classification random-forest overfitting

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Como escolher uma métrica de erro ao avaliar um classificador?

Vi métricas de erro diferentes usadas nas competições do Kaggle: RMS, média quadrada, AUC, entre outras. Qual é a regra geral da escolha de uma métrica de erro, ou seja, como você sabe qual métrica de erro usar para um determinado problema? Existem diretrizes?

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O que é "linha de base" na curva de recall de precisão

Estou tentando entender a curva de recall de precisão, entendo o que são precisão e recall, mas o que não entendo é o valor da "linha de base". Eu estava lendo este link https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ e eu não entendo a parte da linha de base, como mostrado em "Uma curva de …

15 r machine-learning classification precision-recall

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Profundidade de uma árvore de decisão

Como o algoritmo da árvore de decisão se divide em um atributo a cada etapa, a profundidade máxima de uma árvore de decisão é igual ao número de atributos dos dados. Isso está correto?

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Intuição para máquinas de vetores de suporte e o hiperplano

No meu projeto, quero criar um modelo de regressão logística para prever a classificação binária (1 ou 0). Eu tenho 15 variáveis, 2 das quais são categóricas, enquanto o restante é uma mistura de variáveis contínuas e discretas. Para ajustar um modelo de regressão logística, fui aconselhado a verificar a …

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Como fazer o aumento de dados e a validação de trem dividir?

Estou classificando imagens usando aprendizado de máquina. Suponha que eu tenha alguns dados de treinamento (imagens) e os divida em conjuntos de treinamento e validação. E também quero aumentar os dados (produzir novas imagens a partir das originais) por rotações aleatórias e injeção de ruído. O aumento é feito offline. …

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Perguntas com a marcação «classification»