Statistiques et Big Data machine-learning

1

Régularisation du collecteur à l'aide du graphe laplacien dans SVM

J'essaie d'implémenter la régularisation du manifold dans les machines à vecteurs de support (SVM) dans Matlab. Je suis les instructions du document de Belkin et al. (2006), il y a l'équation: 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} où V est une fonction de perte et γAγA\gamma_A est …

8 machine-learning svm regularization

1

Intervalles de confiance lors de l'utilisation du théorème de Bayes

Je calcule des probabilités conditionnelles et des intervalles de confiance à 95% associés. Pour bon nombre de mes cas, j'ai un décompte simple des xsuccès des nessais (à partir d'un tableau de contingence), donc je peux utiliser un intervalle de confiance binomial, tel que celui fourni par binom.confint(x, n, method='exact')dans …

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

1

LDA multi-classes vs LDA 2 classes

Le problème de la conception d'un classificateur multi-classes à l'aide de LDA peut être exprimé comme un problème à 2 classes (un contre tout le reste) ou un problème multi-classes . Pourquoi est - ce que dans certains cas classificateur multi-classe LDA surclasse 2 classe LDA (un contre tout le …

8 machine-learning classification pattern-recognition discriminant-analysis

1

Existe-t-il une méthode de construction d'arbres de décision qui tienne compte des prédicteurs structurés / hiérarchiques / multiniveaux?

Existe-t-il une méthode de construction d'arbres de décision qui tienne compte des prédicteurs structurés / hiérarchiques / multiniveaux, qui me permettrait d'imposer des connaissances de domaine ou des contraintes sur les interactions par exemple?

8 regression machine-learning multilevel-analysis cart

3

Soutenir la régression vectorielle sur les données asymétriques / à kurtosis élevé

J'utilise la régression vectorielle de support pour modéliser certaines données assez asymétriques (avec un kurtosis élevé). J'ai essayé de modéliser les données directement, mais je reçois des prédictions erronées, je pense principalement en raison de la distribution des données, qui est faussée à droite avec des queues très grasses. Je …

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

1

Sélection a priori des poids de classe SVM

Je me souviens avoir vu / lu quelque part que pour les SVM multiclasses avec des données non équilibrées, il y avait un moyen de déterminer les poids de classe à partir des données de formation (plutôt que la validation X). Quelqu'un sait-il quelle est la méthode ou de quel …

8 machine-learning svm unbalanced-classes

2

Classificateurs de base pour augmenter

Les algorithmes de stimulation, tels que AdaBoost , combinent plusieurs classificateurs «faibles» pour former un seul classificateur plus fort. Bien qu'en théorie, le renforcement devrait être possible avec n'importe quel classificateur de base, en pratique, il semble que les classificateurs basés sur des arbres soient les plus courants. Pourquoi est-ce? …

8 machine-learning boosting ensemble

1

Modèles d'apprentissage par paires open source

Je résous un problème de classification en utilisant un ensemble de formation par apprentissage en binôme. Nous avons 2 classes: mauvaises et bonnes . Nous avons également des paires d'objets(ai,bi)ni=1(ai,bi)i=1n(a_i,b_i)_{i=1}^n, ce qui signifie que l'objet aiaia_i est mieux quebibib_i. Chaque objet est décrit par ses coordonnées réelles:ai=x1i,x2i,…xkiai=xi1,xi2,…xika_i = x_i^1, x_i^2, …

8 machine-learning classification

2

SVM rbf kernel - méthode heuristique pour estimer le gamma

J'ai lu sur cet échange une méthode heuristique d'estimation du gamma pour le noyau rbf dans les SVM. Je me demandais si quelqu'un pourrait me l'expliquer plus en détail? Je crois que vous sélectionnez 1000 (ou un grand nombre) de paires de points de données dans l'ensemble de données, puis …

8 machine-learning cross-validation svm

1

Classification des conversations en fonction du contenu

J'aimerais pouvoir concevoir un classifieur capable de faire la distinction entre différents types de conversations (sans nécessairement dire quoi que ce soit sur l'humeur, la sincérité ou le résultat, c'est un peu trop tiré par les cheveux). Savoir, par exemple, que parmi 50 échantillons de conversations, 10 impliquent les deux …

8 machine-learning classification text-mining

3

Comment les classifications sont-elles fusionnées dans un classificateur d'ensemble?

Comment un classificateur d'ensemble fusionne-t-il les prédictions de ses classificateurs constituants? J'ai du mal à trouver une description claire. Dans certains exemples de code que j'ai trouvés, l'ensemble fait simplement la moyenne des prédictions, mais je ne vois pas comment cela pourrait rendre possible une "meilleure" précision globale. Considérez le …

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

2

Classificateur Naive-Bayes pour les groupes inégaux

J'utilise un classificateur bayésien naïf pour classer entre deux groupes de données. Un groupe de données est beaucoup plus grand que l'autre (plus de 4 fois). J'utilise la probabilité antérieure de chaque groupe dans le classificateur. Le problème est que le résultat que j'obtiens a un taux de vrai positif …

8 machine-learning naive-bayes unbalanced-classes

2

Trouver le degré de polynôme dans l'analyse de régression

Je travaille sur un projet d'apprentissage automatique où j'essaie d'adapter une courbe sur les données. Malheureusement, la date a un vecteur de fonctionnalité quelque peu élevé. Donc, je ne peux pas vraiment les tracer sur un espace 2D ou 3D pour deviner à quoi ressemble la forme des données. Donc, …

8 machine-learning mathematical-statistics optimization

2

Pourquoi l'utilisation peu fréquente des techniques d'apprentissage automatique en biomédecine translationnelle?

Ceci fait suite à une question précédente. ici : Modèle de réseau neuronal pour prédire le résultat du traitement et pourrait être considéré comme se référant à un aspect différent de cette question: Application des techniques d'apprentissage automatique à de petits échantillons d'études cliniques Merci à Zach qui a suggéré …

8 machine-learning medicine

3

Comment gérer les variables prédictives de différentes distributions dans la régression logistique?

J'utilise la régression logistique pour prédire y étant donné x1 et x2: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) Comment la régression logistique est-elle censée traiter les cas dans lesquels mes variables ont des échelles très différentes? Les gens …

8 machine-learning logistic normalization standardization

Questions marquées «machine-learning»