सांख्यिकी और बिग डेटा classification

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KNN एक भेदभावपूर्ण सीखने का एल्गोरिथ्म है?

ऐसा लगता है कि KNN एक भेदभावपूर्ण शिक्षण एल्गोरिथ्म है, लेकिन मैं इसकी पुष्टि करने वाले किसी भी ऑनलाइन स्रोत को खोजने के लिए प्रतीत नहीं कर सकता। KNN एक भेदभावपूर्ण सीखने का एल्गोरिथ्म है?

17 machine-learning classification k-nearest-neighbour

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ग्रैडिएंट बूस्टिंग के साथ वर्गीकरण: भविष्यवाणी को कैसे रखें [0,1]

प्रश्न मैं यह समझने के लिए संघर्ष कर रहा हूं कि कैसे ग्रैडिएंट बूस्टिंग के साथ द्विआधारी वर्गीकरण करते समय भविष्यवाणी अंतराल के भीतर रखी जाती है ।[0,1][0,1][0,1] मान लें कि हम एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या पर काम कर रहे हैं, और हमारे उद्देश्य समारोह लॉग नुकसान हुआ है, , …

17 logistic classification boosting

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एसवीएम और एलडीए के बीच अंतर क्या है?

सपोर्ट वेक्टर मशीन और रैखिक डिस्क्रिमिनेटर एनालिसिस में क्या अंतर है?

17 classification

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इसका क्या मतलब है कि AUC एक अर्ध-उचित स्कोरिंग नियम है?

एक उचित स्कोरिंग नियम एक नियम है जो एक 'सच्चे' मॉडल द्वारा अधिकतम किया जाता है और यह सिस्टम को 'हेजिंग' या गेमिंग करने की अनुमति नहीं देता है (जानबूझकर विभिन्न परिणामों की रिपोर्ट करना जैसा कि मॉडल में स्कोर को बेहतर बनाने के लिए सही विश्वास है)। बैरियर स्कोर …

16 classification references roc measurement-error scoring-rules

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प्रतिगमन में अशक्त मॉडल क्या है और यह अशक्त परिकल्पना से कैसे संबंधित है?

प्रतिगमन में अशक्त मॉडल क्या है और अशक्त मॉडल और अशक्त परिकल्पना के बीच क्या संबंध है? मेरी समझ के लिए, क्या इसका मतलब है निरंतर प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करने के लिए "प्रतिक्रिया चर का औसत" का उपयोग करना? असतत प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करने में "लेबल वितरण" का …

16 regression hypothesis-testing classification terminology model

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'69 में डेटा से सामान्य रूप से सीखने की कला

मैं 1969 से प्रसिद्ध Minsky और Papert पुस्तक "Perceptrons" के संदर्भ को समझने की कोशिश कर रहा हूं, ताकि तंत्रिका नेटवर्क के लिए महत्वपूर्ण हो। जहां तक मुझे पता है, परसेप्ट्रॉन को छोड़कर अभी तक कोई अन्य सामान्य पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम नहीं थे: निर्णय पेड़ वास्तव में केवल 70 के …

16 classification neural-networks history

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एक छवि में पिक्सेल को वर्गीकृत करने के लिए एक बुनियादी मार्कोव रैंडम फील्ड का प्रशिक्षण

मैं यह सीखने का प्रयास कर रहा हूं कि एक छवि में खंड क्षेत्रों के लिए मार्कोव यादृच्छिक फ़ील्ड का उपयोग कैसे करें। मुझे एमआरएफ में कुछ मापदंडों की समझ नहीं है या मैं जो अपेक्षा अधिकतम करता हूं वह कभी-कभी किसी समाधान में बदलने में विफल रहता है। बेयस …

16 expectation-maximization image-processing classification

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अत्यधिक असंतुलित डेटा सेट के लिए प्रशिक्षण दृष्टिकोण

मेरे पास अत्यधिक असंतुलित परीक्षण डेटा सेट है। सकारात्मक सेट में 100 मामले होते हैं जबकि नकारात्मक सेट में 1500 मामले होते हैं। प्रशिक्षण पक्ष में, मेरे पास एक बड़ा उम्मीदवार पूल है: सकारात्मक प्रशिक्षण सेट में 1200 मामले हैं और नकारात्मक प्रशिक्षण सेट में 12000 मामले हैं। इस तरह …

16 machine-learning classification data-mining svm bioinformatics

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कम वर्गीकरण सटीकता, आगे क्या करना है?

इसलिए, मैं ML क्षेत्र में नौसिखिया हूं और मैं कुछ वर्गीकरण करने की कोशिश करता हूं। मेरा लक्ष्य एक खेल घटना के परिणाम की भविष्यवाणी करना है। मैंने कुछ ऐतिहासिक डेटा एकत्र किए हैं और अब एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करने का प्रयास करता हूं। मुझे लगभग 1200 नमूने मिले, …

16 classification svm feature-selection random-forest

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K- गुना क्रॉस सत्यापन पर ग्रिड खोज

मैंने 10-गुना क्रॉस सत्यापन सेटिंग में 120 नमूनों का डेटासेट किया है। वर्तमान में, मैं पहले होल्डआउट के प्रशिक्षण डेटा को चुनता हूं और ग्रिड खोज द्वारा गामा और सी के मूल्यों को लेने के लिए उस पर 5 गुना क्रॉस-सत्यापन करता हूं। मैं आरबीएफ कर्नेल के साथ एसवीएम का …

16 machine-learning classification cross-validation svm

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मल्टीक्लास एलडीए प्रशिक्षण में कोलिनियर चर

मैं 8 वर्गों के डेटा के साथ एक मल्टी-क्लास LDA क्लासिफायरियर का प्रशिक्षण दे रहा हूं । प्रशिक्षण प्रदर्शन करते समय, मुझे एक चेतावनी मिलती है: " चर के संपर्क में हैं " मुझे 90% से अधिक प्रशिक्षण सटीकता प्राप्त हो रही है । मैं उपयोग कर रहा हूँ scikits …

16 machine-learning classification python scikit-learn discriminant-analysis

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सांख्यिकीय शिक्षण सिद्धांत में, एक परीक्षण सेट पर ओवरफ़िटिंग की समस्या नहीं है?

आइए MNIST डेटासेट को वर्गीकृत करने के बारे में समस्या पर विचार करें। Yann LeCun के MNIST वेबपेज के अनुसार , 'Ciresan et al।' कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके MNIST टेस्ट सेट पर 0.23% त्रुटि दर मिली। मान लें कि MNIST प्रशिक्षण सेट को , MNIST परीक्षण सेट रूप …

16 machine-learning classification overfitting probability-inequalities

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समग्र प्रणाली सटीकता पर प्रशिक्षण डेटा बढ़ने से क्या प्रभाव पड़ता है?

क्या कोई मेरे लिए संभावित उदाहरणों के साथ संक्षेप में बता सकता है कि प्रशिक्षण के आंकड़ों को बढ़ाने से किन स्थितियों में समग्र प्रणाली में सुधार होता है? जब हम यह पता लगाते हैं कि अधिक प्रशिक्षण डेटा जोड़ना संभवतः डेटा को अधिक फिट कर सकता है और परीक्षण …

16 machine-learning classification dataset precision-recall

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यादृच्छिक जंगलों के लिए रिपोर्ट करने के लिए प्रशिक्षण त्रुटि का क्या उपाय है?

मैं वर्तमान randomForestमें आर में पैकेज का उपयोग करके एक वर्गीकरण समस्या के लिए यादृच्छिक जंगलों को फिट कर रहा हूं , और इन मॉडलों के लिए प्रशिक्षण त्रुटि की रिपोर्ट करने के तरीके के बारे में अनिश्चित हूं । मेरी प्रशिक्षण त्रुटि 0% के करीब है जब मैं इसे …

16 r machine-learning classification random-forest overfitting

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अत्यधिक असंतुलित सेटिंग में लागत-संवेदनशील सीखने के सुझाव

मेरे पास कुछ मिलियन पंक्तियों और ~ 100 कॉलमों के साथ एक डेटासेट है। मैं डेटासेट में 1% उदाहरणों का पता लगाना चाहूंगा, जो एक सामान्य वर्ग के हैं। मेरे पास एक न्यूनतम परिशुद्धता बाधा है, लेकिन बहुत ही असममित लागत के कारण मैं किसी भी विशेष याद के लिए …

15 machine-learning classification unbalanced-classes precision-recall

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