classification पर टैग किए गए जवाब

सांख्यिकीय वर्गीकरण उप-जनसंख्या की पहचान करने की समस्या है, जिसमें नई टिप्पणियां हैं, जहां उप-जनसंख्या की पहचान अज्ञात है, टिप्पणियों के डेटा सेट के प्रशिक्षण सेट के आधार पर जिनकी उप-जनसंख्या ज्ञात है। इसलिए इन वर्गीकरणों में एक चर व्यवहार दिखाया जाएगा जिसे आँकड़ों द्वारा अध्ययन किया जा सकता है।

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लॉजिस्टिक क्लासिफायर में सॉफ्टमैक्स बनाम सिग्मोइड फ़ंक्शन?
एक लॉजिस्टिक क्लासिफायरियर में फ़ंक्शन (सॉफ्टमैक्स बनाम सिग्मॉइड) का विकल्प क्या तय करता है? मान लीजिए कि 4 आउटपुट क्लास हैं। उपरोक्त फ़ंक्शन में से प्रत्येक प्रत्येक वर्ग की संभावनाओं को सही आउटपुट देता है। तो क्लासिफायर के लिए कौन सा लेना है?

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मैं यह सुनिश्चित करने में कैसे मदद कर सकता हूं कि परीक्षण डेटा प्रशिक्षण डेटा में लीक नहीं होता है?
मान लें कि हमारे पास कोई व्यक्ति एक भविष्य कहनेवाला मॉडल का निर्माण कर रहा है, लेकिन यह आवश्यक नहीं है कि कोई व्यक्ति उचित सांख्यिकीय या मशीन सीखने के सिद्धांतों से अच्छी तरह वाकिफ हो। शायद हम उस व्यक्ति की मदद कर रहे हैं जैसे वे सीख रहे हैं, …

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आर में लॉजिस्टिक रिग्रेशन के विकल्प
मैं उतने ही एल्गोरिदम चाहूंगा जो लॉजिस्टिक रिग्रेशन के समान कार्य कर सकें। वह एल्गोरिदम / मॉडल है जो कुछ व्याख्यात्मक चर (एक्स) के साथ एक द्विआधारी प्रतिक्रिया (वाई) के लिए एक भविष्यवाणी दे सकता है। मुझे खुशी होगी अगर आप एल्गोरिथ्म का नाम रखने के बाद, यदि आप यह …

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दृढ़ता से असंतुलित कक्षाओं के साथ द्विआधारी वर्गीकरण
मेरे पास (सुविधाओं, बाइनरी आउटपुट 0 या 1) के रूप में एक डेटा सेट है, लेकिन 1 बहुत कम ही होता है, इसलिए केवल हमेशा 0 की भविष्यवाणी करने से, मुझे 70% और 90% के बीच सटीकता मिलती है (विशेष डेटा के आधार पर मैं देखता हूं )। एमएल विधियां …

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असंतुलित डेटा कब मशीन लर्निंग में एक समस्या है?
लॉजिस्टिक रिग्रेशन , एसवीएम , डिसीजन ट्री , बैगिंग और इसी तरह के कई अन्य सवालों का उपयोग करते समय हमारे पास असंतुलित डेटा के बारे में पहले से ही कई सवाल थे , जो इसे बहुत लोकप्रिय विषय बनाता है! दुर्भाग्य से, प्रत्येक प्रश्न एल्गोरिदम-विशिष्ट प्रतीत होता है और …


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प्रतिगमन के माध्यम से वर्गीकरण क्यों नहीं?
मशीन लर्निंग पर मैंने जो कुछ सामग्री देखी है, उसने कहा कि प्रतिगमन के माध्यम से वर्गीकरण समस्या का सामना करना एक बुरा विचार है। लेकिन मुझे लगता है कि डेटा को फिट करने के लिए एक निरंतर प्रतिगमन करना संभव है और असतत वर्गीकरणों का उत्पादन करने के लिए …

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वर्गीकरण संभावना सीमा
मेरे पास सामान्य तौर पर वर्गीकरण के संबंध में एक प्रश्न है। च एक क्लासिफायरियर होने दें, जो कुछ डेटा डी को दिए गए संभावनाओं के एक सेट को आउटपुट करता है। आम तौर पर, कोई भी कहेगा: ठीक है, अगर पी (सी | डी)> 0.5, हम एक कक्षा 1 …

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लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक रैखिक क्लासिफायरियर क्यों है?
चूंकि हम इनपुट के रैखिक संयोजन को गैर-रेखीय आउटपुट में बदलने के लिए लॉजिस्टिक फ़ंक्शन का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन को रैखिक क्लासिफायरियर कैसे माना जा सकता है? रेखीय प्रतिगमन छिपी हुई परत के बिना एक तंत्रिका नेटवर्क की तरह है, इसलिए तंत्रिका नेटवर्क को गैर-रैखिक क्लासिफायरियर …

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सदिश मशीन के लिए रैखिक कर्नेल और गैर-रेखीय कर्नेल?
समर्थन वेक्टर मशीन का उपयोग करते समय, क्या आरबीएफ जैसे रैखिक कर्नेल बनाम नॉनलाइनियर कर्नेल चुनने पर कोई दिशानिर्देश हैं? मैंने एक बार सुना है कि गैर-रैखिक कर्नेल अच्छी तरह से प्रदर्शन नहीं करता है, क्योंकि सुविधाओं की संख्या बड़ी है। क्या इस मुद्दे पर कोई संदर्भ हैं?

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बेतरतीब जंगल की धारणाएं
मैं नए तरह के यादृच्छिक वन में हूं इसलिए मैं अभी भी कुछ बुनियादी अवधारणाओं से जूझ रहा हूं। रैखिक प्रतिगमन में, हम स्वतंत्र अवलोकन, निरंतर विचरण करते हैं ... जब हम यादृच्छिक वन का उपयोग करते हैं, तो हम कौन सी मूल धारणाएं / परिकल्पना करते हैं? मॉडल मान्यताओं …

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समय श्रृंखला वर्गीकरण के लिए सुविधाएँ
मैं चर लंबाई की समय श्रृंखला के आधार पर (मल्टीस्कूल) वर्गीकरण की समस्या पर विचार करता हूं , जो कि एक फ़ंक्शन को खोजने के चयनित का एक सेट द्वारा समय सेरी के एक वैश्विक प्रतिनिधित्व के माध्यम से सुविधाओं तय आकार के के स्वतंत्र , और फिर इस सुविधा …

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असंतुलित डेटा के खिलाफ निर्णय वृक्ष का प्रशिक्षण
मैं डेटा माइनिंग के लिए नया हूं और मैं एक डेटा सेट के खिलाफ एक निर्णय पेड़ को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं जो अत्यधिक असंतुलित है। हालाँकि, मुझे खराब भविष्यवाणियाँ सटीकता के साथ समस्या हो रही हैं। डेटा में पाठ्यक्रम का अध्ययन करने वाले छात्र होते हैं, …

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क्यों घटा?
मान लीजिए मैं एक क्लासिफायर सीखना चाहता हूं जो ईमेल स्पैम होने पर भविष्यवाणी करता है। और मान लीजिए कि केवल 1% ईमेल स्पैम हैं। सबसे आसान बात यह है कि तुच्छ क्लासिफायरियर सीखना होगा जो कहता है कि कोई भी ईमेल स्पैम नहीं है। यह क्लासिफायर हमें 99% सटीकता …

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एफ-माप मूल्यों की व्याख्या कैसे करें?
मैं जानना चाहता हूं कि एफ-माप मूल्यों के अंतर की व्याख्या कैसे करें। मुझे पता है कि एफ-माप सटीक और याद के बीच एक संतुलित साधन है, लेकिन मैं एफ-उपायों में अंतर के व्यावहारिक अर्थ के बारे में पूछ रहा हूं। उदाहरण के लिए, यदि एक क्लासिफायरियर C1 में 0.4 …

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