classification पर टैग किए गए जवाब

दूसरा सवाल यह है कि मुझे वेब पर एक चर्चा में "पर्यवेक्षण क्लस्टरिंग" के बारे में बात करते हुए पाया गया, जहां तक ​​मुझे पता है, क्लस्टरिंग अनसुनी है, तो "पर्यवेक्षित क्लस्टरिंग" के पीछे वास्तव में क्या अर्थ है? "वर्गीकरण" के संबंध में क्या अंतर है? इसके बारे में बात …

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

मैं एक धोखाधड़ी का पता लगाने (क्रेडिट-स्कोरिंग जैसी) समस्या से निपटता हूं। जैसे कि धोखाधड़ी और गैर-धोखाधड़ी टिप्पणियों के बीच अत्यधिक असंतुलित संबंध है। http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html विभिन्न वर्गीकरण मीट्रिक का एक बड़ा अवलोकन प्रदान करता है। Precision and Recallया kappaदोनों एक अच्छा विकल्प लगते हैं: ऐसे क्लासिफायर के परिणामों को सही …

22 classification  unbalanced-classes  precision-recall  cohens-kappa  model-evaluation 

इस सवाल को स्टैक ओवरफ्लो से माइग्रेट किया गया क्योंकि इसका जवाब क्रॉस वैलिडेट पर दिया जा सकता है। माइग्रेट 5 साल पहले । मैंने आंशिक निर्भरता भूखंडों पर अन्य विषयों के माध्यम से पढ़ा है और उनमें से अधिकांश इस बात पर हैं कि आप वास्तव में उन्हें अलग-अलग …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

मैं असंतुलित डेटा (9: 1) के साथ एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल करना चाहता हूं। मैं glmआर में फ़ंक्शन में वज़न विकल्प का प्रयास करना चाहता था , लेकिन मैं 100% निश्चित नहीं हूं कि यह क्या करता है। कहते हैं कि मेरा आउटपुट वेरिएबल है c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1)। अब मैं "1" 10 …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या समय-श्रृंखला वर्गीकरण करने के लिए एक जटिल तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित करने के लिए एक कोड मौजूद है। मैंने हाल के कुछ कागज़ात देखे हैं ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि कुछ मौजूद है या नहीं, अगर मैं इसे खुद से …

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

अनिवार्य रूप से, मेरा सवाल यह है कि बहुपरत पर्सेप्ट्रॉन में, सिग्माइड्रॉन का उपयोग सिग्मॉइड सक्रियण फ़ंक्शन के साथ किया जाता है। तो नवीनीकरण नियम में है कि y के रूप में गणना की जाती हैy^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp⁡(−wTxi)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} यह "सिग्मॉइड" पर्सेप्ट्रॉन एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन से कैसे भिन्न होता है? …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

क्या R पैकेज यादृच्छिकता में गर्भपात की लागत को नियंत्रित करना संभव है ? मेरे अपने काम में गलत नकारात्मक (जैसे, गलती से गायब होना कि किसी व्यक्ति को कोई बीमारी हो सकती है) झूठे सकारात्मक से कहीं अधिक महंगा है। पैकेज रिपर उपयोगकर्ता को अलग-अलग तरीके से वजन घटाने …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

बिशप द्वारा "पैटर्न रिकॉग्निशन एंड मशीन लर्निंग" के अध्याय 4 के पेज 4 में एक छवि है, जहां मुझे समझ नहीं आ रहा है कि क्यों यहाँ का लेस्टर वर्ग समाधान खराब परिणाम देता है: पिछला पैराग्राफ इस तथ्य के बारे में था कि निम्न छवि में देखे जाने के …

21 classification  least-squares 

ऐसी कई स्थितियाँ हैं जहाँ आप कई अलग-अलग क्लासिफायर को प्रशिक्षित कर सकते हैं, या कई अलग-अलग फ़ीचर निष्कर्षण विधियों का उपयोग कर सकते हैं। साहित्य लेखकों में अक्सर डेटा के यादृच्छिक विभाजन के एक सेट (यानी एक डबल नेस्टेड-क्रॉस-सत्यापन के बाद) के माध्यम से माध्य वर्गीकरण त्रुटि देते हैं, …

21 classification  statistical-significance 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या वर्गीकरण के लिए मूल डेटासेट को प्रशिक्षण और परीक्षण में विभाजित करते समय यादृच्छिक नमूने के बजाय स्तरीकृत नमूने का उपयोग करने के कोई / कुछ फायदे हैं। इसके अलावा, स्तरीकृत नमूने यादृच्छिक नमूनाकरण की तुलना में क्लासिफायर में अधिक पूर्वाग्रह का परिचय देता …

21 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

मैं उन क्लासिफ़ायर की तलाश कर रहा हूं जो आउटपुट संभावनाएं हैं जो उदाहरण दो वर्गों में से एक से संबंधित हैं। मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन और भोले-भाले लोगों का पता है, लेकिन क्या आप मुझे दूसरों के बारे में बता सकते हैं जो समान तरीके से काम करते हैं? यही …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

क्या उच्च आयामों में दो-स्तरीय डेटासेट के रैखिक पृथक्करण का परीक्षण करने का एक तरीका है? मेरे फ़ीचर वैक्टर 40-लंबे हैं। मुझे पता है कि मैं हमेशा लॉजिस्टिक रिग्रेशन प्रयोगों को चला सकता हूं और यह निष्कर्ष निकालने के लिए हिट्रेट बनाम झूठी अलार्म दर निर्धारित कर सकता हूं कि …

20 machine-learning  classification 

क्या कोई मुझे "बड़े , छोटे एन " परिणामों पर एक सर्वेक्षण पत्र की ओर इशारा कर सकता है ? मुझे इस बात में दिलचस्पी है कि यह समस्या अलग-अलग शोध संदर्भों, जैसे प्रतिगमन, वर्गीकरण, हॉटेलिंग के परीक्षण, आदि में कैसे प्रकट होती है ।पीपीpnnn

20 regression  classification  multivariate-analysis 

मैं उलझन में हूँ कि कैसे पहनावा सीखने के k- गुना क्रॉस सत्यापन के लिए डेटा का विभाजन किया जाए। मान लें कि मेरे पास वर्गीकरण के लिए एक पहनावा सीखने की रूपरेखा है। मेरी पहली परत में वर्गीकरण मॉडल शामिल हैं, उदाहरण के लिए svm, निर्णय पेड़। मेरी दूसरी …

20 classification  cross-validation  ensemble