Perguntas com a marcação «machine-learning»

Temos um pequeno conjunto de dados (cerca de 250 amostras * 100 recursos) no qual queremos criar um classificador binário após selecionar o melhor subconjunto de recursos. Digamos que particionemos os dados em: Treinamento, Validação e Teste Para a seleção de recursos, aplicamos um modelo de wrapper com base na …

8 machine-learning  cross-validation  feature-selection  train 

Estou tentando implementar a regularização múltipla em máquinas de vetores de suporte (SVMs) no Matlab. Estou seguindo as instruções no artigo de Belkin et al. (2006), há a equação: f∗=argminf∈Hk∑li=1V(xi,yi,f)+γA∥f∥2A+γI∥f∥2If∗=argminf∈Hk∑i=1lV(xi,yi,f)+γA‖f‖A2+γI‖f‖I2f^{*} = \text{argmin}_{f \in H_k}\sum_{i=1}^{l}V\left(x_i,y_i,f\right)+\gamma_{A}\left\| f \right\|_{A}^{2}+\gamma_{I}\left\| f \right\|_{I}^{2} onde V é alguma função de perda e γAγA\gamma_A é o peso …

8 machine-learning  svm  regularization 

Estou computando algumas probabilidades condicionais e intervalos de confiança associados a 95%. Para muitos de meus casos, tenho contagens diretas de xsucessos fora dos ntestes (de uma tabela de contingência), para que eu possa usar um intervalo de confiança binomial, como é fornecido por binom.confint(x, n, method='exact')in R. Em outros …

8 r  bayesian  confidence-interval  conditional-probability  hidden-markov-model  segmentation  hypothesis-testing  statistical-significance  multiple-comparisons  multiple-regression  r  regression  survey  sample  finite-population  pca  model-selection  dataset  partitioning  clustering  time-series  least-squares  regression  standard-error  causality  r  time-series  outliers  missing-data  machine-learning  svm  hypothesis-testing  discrete-data  r  data-visualization  survey  likert  finance  regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined  svm  natural-language 

O problema de projetar um classificador de várias classes usando o LDA pode ser expresso como um problema de 2 classes (um vs todo o resto) ou um problema de várias classes . Por que, em certos casos, o classificador LDA de várias classes supera o LDA de 2 classes …

8 machine-learning  classification  pattern-recognition  discriminant-analysis 

Existe um método para construir árvores de decisão que leve em consideração preditores estruturados / hierárquicos / multiníveis, que me permita impor conhecimento ou restrições de domínio às interações, por exemplo?

8 regression  machine-learning  multilevel-analysis  cart 

Olá colegas trituradores de números Eu quero gerar n pontuações aleatórias (junto com um rótulo de classe) como se tivessem sido produzidas por um modelo de classificação binária. Em detalhes, são necessárias as seguintes propriedades: cada pontuação está entre 0 e 1 toda pontuação está associada a um rótulo binário …

8 machine-learning  classification  roc  random-generation 

Vi algumas consultas sobre agrupamentos em séries temporais e especificamente sobre agrupamentos, mas não acho que elas respondam à minha pergunta. Antecedentes: Quero agrupar genes em um experimento de levedura. Há quatro pontos de tempo dizer: t1 t2 t3 e t4 e número total de genes G . Eu tenho …

8 r  machine-learning  clustering  microarray 

Minha pergunta é sobre validação cruzada quando há muito mais variáveis ​​que observações. Para fixar idéias, proponho restringir a estrutura de classificação em uma dimensão muito alta (mais recursos do que observação). Problema: Suponha que, para cada variável , você tenha uma medida de importância T [ i ] do …

8 machine-learning  classification  cross-validation 

Estou usando a regressão de vetores de suporte para modelar alguns dados bastante distorcidos (com alta curtose). Eu tentei modelar os dados diretamente, mas estou recebendo previsões errôneas, principalmente devido à distribuição dos dados, que é distorcida com caudas muito grossas. Tenho certeza de que alguns discrepantes (que são pontos …

8 machine-learning  svm  cross-validation  predictive-models  outliers 

Lembro-me de ver / ler em algum lugar que, para SVMs de várias classes com dados desequilibrados, havia uma maneira de determinar os pesos das classes a partir dos dados de treinamento (em vez da validação X). Alguém sabe qual é o método ou qual é o papel? obrigado

8 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

Algoritmos de reforço, como o AdaBoost , combinam vários classificadores 'fracos' para formar um único classificador mais forte. Embora em teoria o aumento deva ser possível com qualquer classificador de base, na prática parece que os classificadores baseados em árvore são os mais comuns. Por que é isso? Quais propriedades …

8 machine-learning  boosting  ensemble 

Estou resolvendo um problema de classificação usando um conjunto de treinamento de aprendizado em pares. Temos 2 aulas: ruim e boa . Nós também temos pares de objetos(umaEu,bEu)ni = 1(umaEu,bEu)Eu=1n(a_i,b_i)_{i=1}^n, significando esse objeto umaEuumaEua_i é melhor quebEubEub_i. Cada objeto é descrito através de suas coordenadas reais:umaEu=x1Eu,x2Eu, …xkEuumaEu=xEu1,xEu2,…xEuka_i = x_i^1, x_i^2, …

8 machine-learning  classification 

Li nessa troca um método heurístico de estimativa de gama para o kernel rbf nos SVMs. Fiquei imaginando se alguém poderia me explicar um pouco mais detalhadamente. Acredito que você selecione 1000 (ou um grande número) de pares de pontos de dados no conjunto de dados e calcule a norma …

8 machine-learning  cross-validation  svm 

Eu gostaria de poder criar um classificador que possa distinguir entre diferentes tipos de conversas (não necessariamente conte nada sobre humor, sinceridade ou resultado, que é um pouco buscado). Saber, por exemplo, que entre 50 amostras de conversas, 10 envolvem ambas as partes buscando informações sobre um evento futuro, 30 …

8 machine-learning  classification  text-mining 

Como um classificador de conjunto mescla as previsões de seus classificadores constituintes? Estou tendo dificuldade em encontrar uma descrição clara. Em alguns exemplos de código que encontrei, o conjunto apenas calcula a média das previsões, mas não vejo como isso poderia fazer uma precisão geral "melhor". Considere o seguinte caso. …

8 machine-learning  bayesian  random-forest  naive-bayes  ensemble