Statistiques et Big Data classification

2

Moyenne (scores) vs Score (concaténation) en validation croisée

TLDR: Mon ensemble de données est assez petit (120) échantillons. Lors de la validation croisée 10 fois, dois-je: Recueillir les résultats de chaque pli test, les concaténer en un vecteur, puis calculer l'erreur sur ce vecteur complet de prédictions (120 échantillons)? Ou devrais-je plutôt calculer l'erreur sur les sorties que …

15 classification cross-validation small-sample

2

Combiner des classificateurs en lançant une pièce

J'étudie un cours d'apprentissage automatique et les diapositives de la conférence contiennent des informations que je trouve en contradiction avec le livre recommandé. Le problème est le suivant: il existe trois classificateurs: classificateur A offrant de meilleures performances dans la plage inférieure des seuils, classificateur B offrant de meilleures performances …

15 machine-learning probability data-visualization classification roc

4

Classification avec données sur les graisses hautes

J'ai besoin de former un classificateur linéaire sur mon ordinateur portable avec des centaines de milliers de points de données et environ dix mille fonctionnalités. Quelles sont mes options? Quel est l'état de l'art pour ce type de problème? Il semble que la descente de gradient stochastique soit une direction …

15 classification

2

L'augmentation du nombre de fonctionnalités entraîne une baisse de la précision mais une augmentation du préc / rappel

Je suis nouveau dans le Machine Learning. En ce moment, j'utilise un classifieur Naive Bayes (NB) pour classer les petits textes en 3 classes comme positifs, négatifs ou neutres, en utilisant NLTK et python. Après avoir effectué quelques tests, avec un ensemble de données composé de 300 000 instances (16 …

15 machine-learning classification naive-bayes precision-recall

5

Quelle est une bonne ressource qui comprend une comparaison des avantages et des inconvénients des différents classificateurs?

Quel est le meilleur classificateur 2 classes prêt à l'emploi? Oui, je suppose que c'est la question à un million de dollars, et oui, je suis conscient du théorème du déjeuner gratuit , et j'ai également lu les questions précédentes: Quel est le meilleur classificateur 2 classes prêt à l'emploi …

15 machine-learning classification references

4

Similitude statistique des séries chronologiques

Supposons que l'on dispose d'une série chronologique à partir de laquelle on peut prendre diverses mesures telles que la période, le maximum, le minimum, la moyenne, etc., puis les utiliser pour créer un modèle d'onde sinusoïdale avec les mêmes attributs. dans quelle mesure les données réelles correspondent-elles au modèle supposé? …

15 time-series classification

10

Quel est le meilleur classificateur 2 classes prêt à l'emploi pour votre application? [fermé]

Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . Règles: un classificateur par réponse …

15 machine-learning classification application

2

Réseaux de neurones vs tout le reste

Je n'ai pas trouvé de réponse satisfaisante à cela de Google . Bien sûr, si les données dont je dispose sont de l'ordre de millions, l'apprentissage en profondeur est la solution. Et j'ai lu que lorsque je n'ai pas de données volumineuses, il est peut-être préférable d'utiliser d'autres méthodes d'apprentissage …

15 regression machine-learning classification neural-networks deep-learning

3

Intuition pour les machines à vecteurs de support et l'hyperplan

Dans mon projet, je souhaite créer un modèle de régression logistique pour prédire la classification binaire (1 ou 0). J'ai 15 variables, dont 2 sont catégoriques, tandis que les autres sont un mélange de variables continues et discrètes. Afin d'adapter un modèle de régression logistique, il m'a été conseillé de …

15 machine-learning logistic classification svm separation

3

Pour les classificateurs linéaires, des coefficients plus importants impliquent-ils des caractéristiques plus importantes?

Je suis un ingénieur logiciel travaillant sur l'apprentissage automatique. D'après ma compréhension, la régression linéaire (comme OLS) et la classification linéaire (comme la régression logistique et SVM) font une prédiction basée sur un produit interne entre les coefficients formés et les variables caractéristiques :w⃗ w→\vec{w}x⃗ x→\vec{x} y^=f(w⃗ ⋅x⃗ )=f(∑iwixi)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} …

15 regression machine-learning classification feature-selection linear-model

2

Quelle mesure d'erreur de formation signaler pour les forêts aléatoires?

Je prépare actuellement des forêts aléatoires pour un problème de classification en utilisant le randomForestpackage dans R, et je ne sais pas comment signaler une erreur de formation pour ces modèles. Mon erreur d'entraînement est proche de 0% lorsque je la calcule en utilisant les prédictions que j'obtiens avec la …

15 r machine-learning classification random-forest overfitting

3

Comment choisir une métrique d'erreur lors de l'évaluation d'un classificateur?

J'ai vu différentes métriques d'erreur utilisées dans les compétitions Kaggle: RMS, moyenne quadratique, AUC, entre autres. Quelle est la règle générale sur le choix d'une métrique d'erreur, c'est-à-dire comment savoir quelle métrique d'erreur utiliser pour un problème donné? Y a-t-il des directives?

15 machine-learning classification error

5

Quel algorithme de classification statistique peut prédire vrai / faux pour une séquence d'entrées?

Étant donné une séquence d'entrées, je dois déterminer si cette séquence a une certaine propriété souhaitée. La propriété ne peut être vraie ou fausse, c'est-à-dire qu'il n'y a que deux classes possibles auxquelles une séquence peut appartenir. La relation exacte entre la séquence et la propriété n'est pas claire, mais …

15 machine-learning classification modeling

2

Qu'est-ce que la «ligne de base» dans la courbe de rappel de précision

J'essaie de comprendre la courbe de rappel de précision, je comprends ce que sont la précision et le rappel, mais ce que je ne comprends pas, c'est la valeur "de base". Je lisais ce lien https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ et je ne comprends pas la partie de la ligne de base comme indiqué …

15 r machine-learning classification precision-recall

1

Profondeur d'un arbre de décision

Étant donné que l'algorithme d'arbre de décision est divisé sur un attribut à chaque étape, la profondeur maximale d'un arbre de décision est égale au nombre d'attributs des données. Est-ce correct?

14 classification cart

Questions marquées «classification»