classification पर टैग किए गए जवाब

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

मैं उस सवाल पर चल रहा हूं जो मैंने पहले आरबीएम पर पूछा था । मुझे उनका वर्णन करते हुए बहुत सारे साहित्य दिखाई देते हैं लेकिन कोई भी वास्तव में प्रतिगमन की बात नहीं करता (लेबल डेटा के साथ वर्गीकरण भी नहीं)। मुझे यह महसूस होता है कि इसका …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

मैं वर्तमान में खुद को सिखा रहा हूं कि कैसे वर्गीकरण करना है, और विशेष रूप से मैं तीन तरीकों को देख रहा हूं: वेक्टर मशीनों, तंत्रिका नेटवर्क और लॉजिस्टिक प्रतिगमन का समर्थन करें। मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन कभी भी अन्य दो की …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

दो लोकप्रिय भाषा पहचान पुस्तकालयों में, सी ++ के लिए कॉम्पैक्ट भाषा डिटेक्टर 2 और जावा के लिए भाषा डिटेक्टर , दोनों ने पाठ विशेषताओं को निकालने के लिए (चरित्र आधारित) एन-ग्राम का इस्तेमाल किया। बैग-ऑफ-वर्ड्स (एकल शब्द / शब्दकोश) का उपयोग क्यों नहीं किया जाता है, और बैग-ऑफ-वर्ड्स और …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

मैं पैटर्न मान्यता और मशीन सीखने का अध्ययन कर रहा हूं, और मैं निम्नलिखित प्रश्न में भाग गया। समान श्रेणी के समान प्रायिकता साथ दो-स्तरीय वर्गीकरण समस्या पर विचार करेंP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} और द्वारा दिए गए प्रत्येक वर्गों में उदाहरणों का वितरण p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

इसलिए मैं समझता हूं कि जब आप एचएमएम को प्रशिक्षित करते हैं तो मानक दृष्टिकोण का वर्गीकरण होता है: प्रत्येक वर्ग के लिए अपने डेटा सेट को डेटा सेट में अलग करें प्रति वर्ग एक एचएमएम को प्रशिक्षित करें परीक्षण सेट पर प्रत्येक विंडो को वर्गीकृत करने के लिए प्रत्येक …

12 classification  hidden-markov-model 

मैं अपने स्वयं के Naive Bayes bag o 'शब्द मॉडल का प्रोटोटाइप बना रहा हूं, और मेरे पास फीचर संभावनाओं की गणना करने के बारे में एक प्रश्न था। मान लीजिए कि मुझे दो कक्षाएं मिली हैं, मैं केवल स्पैम और स्पैम का उपयोग नहीं करूंगा क्योंकि यह सभी का …

12 classification  conditional-probability  naive-bayes 

मैं एक अंतर्ज्ञान हासिल करने की कोशिश कर रहा हूं कि क्यों सुविधाओं की संख्या बढ़ने से प्रदर्शन कम हो सकता है। मैं वर्तमान में एक एलडीए क्लासिफायर का उपयोग कर रहा हूं, जो कुछ विशेषताओं के बीच बेहतर रूप से बेहतर प्रदर्शन करता है, लेकिन अधिक सुविधाओं को देखते …

12 classification  feature-selection 

मैंने एक दिए गए डेटा सेट के खिलाफ एक एसवीएम चलाया, और निम्नलिखित अवलोकन किया: यदि मैं क्लासिफायरफायर के निर्माण की सुविधाओं की संख्या में परिवर्तन करता हूं, तो परिणामी समर्थन वैक्टर की संख्या भी बदल जाएगी। मैं जानना चाहूंगा कि इस तरह के परिदृश्य को कैसे समझा जाए।

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick 

हाल ही में एक कागेल प्रतियोगिता के लिए, मैंने (मैन्युअल रूप से) अपने प्रशिक्षण सेट के लिए 10 अतिरिक्त विशेषताओं को परिभाषित किया था, जो तब एक यादृच्छिक फोर्फ़ क्लास क्लासीफायर को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाएगा। मैंने नई सुविधाओं के साथ डेटासेट पर पीसीए चलाने का फैसला …

12 classification  pca  random-forest 

रैखिक भेदभाव विश्लेषण और बेयस नियम के बीच क्या संबंध है? मैं समझता हूं कि एलडीए का उपयोग वर्गीकरण में समूह विचरण के बीच और समूह विचरण के अनुपात को कम करने की कोशिश में किया जाता है, लेकिन मुझे नहीं पता कि इसमें बेय्स नियम का उपयोग कैसे करते …

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

मैं एसवीएम का उपयोग करके संदेशों को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने प्रशिक्षण सेट से वांछनीय शब्दों / प्रतीकों की एक सूची तैयार की है। प्रत्येक वेक्टर के लिए, जो एक संदेश का प्रतिनिधित्व करता है, यदि मैं 1शब्द मौजूद है तो मैं इसी …

12 classification  svm  sparse 

में स्टैनफोर्ड मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम एंड्रयू एनजी आईटी में एमएल लागू करने का उल्लेख किया। कुछ समय बाद जब मुझे हमारी साइट पर मध्यम आकार (लगभग 20k बॉट) DDoS मिला, तो मैंने सरल न्यूरल नेटवर्क क्लासिफायर का उपयोग करके इसके खिलाफ लड़ने का फैसला किया। मैंने लगभग 30 मिनट में …

12 classification  neural-networks  unsupervised-learning 

मान लीजिए कि मैं एक पूर्वानुमान मॉडल का निर्माण कर रहा हूं, जहां मैं कई घटनाओं की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं (उदाहरण के लिए, एक मरने और एक सिक्के के टॉस दोनों)। अधिकांश एल्गोरिदम जो मैं केवल एक लक्ष्य के साथ काम से परिचित हूं, इसलिए मैं …

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