Statistiques et Big Data supervised-learning

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La descente en gradient ne trouve pas de solution aux moindres carrés ordinaires sur cet ensemble de données?

J'ai étudié la régression linéaire et je l'ai essayée sur l'ensemble ci-dessous {(x, y)}, où x spécifiait la superficie de la maison en pieds carrés et y spécifiait le prix en dollars. Ceci est le premier exemple dans Andrew Ng Notes . 2104,400 1600,330 2400,369 1416,232 3000,540 J'ai développé un …

12 regression least-squares gradient-descent supervised-learning

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Extraction automatique des mots clés: utilisation des similitudes cosinus comme fonctionnalités

J'ai une matrice de termes de document , et maintenant je voudrais extraire des mots-clés pour chaque document avec une méthode d'apprentissage supervisé (SVM, Naive Bayes, ...). Dans ce modèle, j'utilise déjà Tf-idf, Pos tag, ...MMM Mais maintenant, je me pose des questions sur les voisins. J'ai une matrice avec …

12 text-mining feature-construction supervised-learning cosine-distance cosine-similarity

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Test exact de Fisher et distribution hypergéométrique

Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, …

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Apprentissage supervisé avec des données incertaines?

Existe-t-il une méthodologie existante pour appliquer un modèle d'apprentissage supervisé à un ensemble de données incertain? Par exemple, supposons que nous ayons un ensemble de données avec les classes A et B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | …

11 machine-learning supervised-learning

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Apprentissage incrémental pour les modèles de classification en R

Supposons que j'ai un classificateur (il pourrait s'agir de n'importe quel classificateur standard comme l'arbre de décision, la forêt aléatoire, la régression logistique, etc.) pour la détection de fraude en utilisant le code ci-dessous library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic …

11 classification supervised-learning

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Technique d'apprentissage automatique pour l'apprentissage des modèles de cordes

J'ai une liste de mots, appartenant à différentes catégories auto-définies. Chaque catégorie a son propre motif (par exemple une a une longueur fixe avec des caractères spéciaux, une autre existe de caractères qui n'apparaissent que dans cette catégorie de "mot", ...). Par exemple: "ABC" -> type1 "ACC" -> type1 "a8 …

11 machine-learning classification similarities supervised-learning

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Modèles de classification les plus interprétables

À l'exception des arbres de décision et de la régression logistique, quels autres modèles de classification fournissent une bonne interprétation? Je ne suis pas intéressé par la précision ou d'autres paramètres, seule l'interprétation des résultats est importante.

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Comment trouver des poids pour une mesure de dissimiliarité

Je veux apprendre (déduire) les poids d'attribut pour ma mesure de dissimilarité que je peux utiliser pour le clustering. J'ai quelques exemples de paires d'objets qui sont "similaires" (devraient être dans le même cluster), ainsi que quelques exemples ( c i , d i ) de paires d'objets qui ne …

9 clustering similarities supervised-learning semi-supervised

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Comment trouver et évaluer la discrétisation optimale pour une variable continue avec le critère

J'ai un ensemble de données avec une variable continue et une variable cible binaire (0 et 1). Je dois discrétiser les variables continues (pour la régression logistique) par rapport à la variable cible et avec la contrainte que la fréquence d'observation dans chaque intervalle soit équilibrée. J'ai essayé des algorithmes …

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LDA contre perceptron

J'essaie de me faire une idée de la façon dont LDA «s'inscrit» dans d'autres techniques d'apprentissage supervisé. J'ai déjà lu certains des articles de LDA ici sur LDA. Je connais déjà le perceptron, mais j'apprends juste le LDA maintenant. Comment le LDA s'intègre-t-il dans la famille des algorithmes d'apprentissage supervisé? …

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Qu'est-ce qui fait qu'un classificateur classe mal les données? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . Serait-ce à partir des données elles-mêmes? …

9 classification supervised-learning

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La forêt aléatoire est-elle une bonne option pour la classification des données déséquilibrées? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . Malgré les approches ressemblantes et d'autres …

9 machine-learning classification data-mining supervised-learning statistical-learning

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Erreur d'apprentissage dans le classificateur KNN lorsque K = 1

J'ai obtenu cette question dans un quiz, il a demandé quelle sera l'erreur de formation pour un classificateur KNN lorsque K = 1. Que signifie la formation pour un classificateur KNN? Ma compréhension du classificateur KNN était qu'il considère l'ensemble des données et attribue à toute nouvelle observation la valeur …

8 classification supervised-learning k-nearest-neighbour

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Dans le modèle informatique de TensorFlow, est-il possible d'implémenter des algorithmes généraux d'apprentissage automatique?

https://www.tensorflow.org/ Tous les projets sur TensorFlow que j'ai vus dans GitHub implémentent une sorte de modèle de réseau neuronal. Étant donné que TensorFlow est une amélioration par rapport au DAG (il n'est plus acyclique), je me demandais si certaines lacunes inhérentes le rendaient inapproprié pour le modèle général d'apprentissage automatique. …

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