machine-learning पर टैग किए गए जवाब

LASSO प्रतिगमन शून्य की ओर गुणांक सिकुड़ता है, इस प्रकार प्रभावी रूप से मॉडल चयन प्रदान करता है। मेरा मानना ​​है कि मेरे डेटा में नाममात्र और निरंतर कोवरिएट्स के बीच सार्थक बातचीत हैं। हालांकि, जरूरी नहीं कि वे सच्चे मॉडल के 'मुख्य प्रभाव' सार्थक (गैर-शून्य) हों। निश्चित रूप से …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized 

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस सवाल में सुधार करना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 2 साल पहले बंद …

25 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning 

मैं प्रयोगशाला मूल्यों सहित उच्च-आयामी नैदानिक ​​डेटा का उपयोग करके एक पूर्वानुमान मॉडल विकसित करने की कोशिश कर रहा हूं। डेटा स्पेस 5k नमूने और 200 चर के साथ विरल है। विचार एक सुविधा चयन विधि (आईजी, आरएफ आदि) का उपयोग करके चर को रैंक करना है और भविष्य कहनेवाला …

25 machine-learning  missing-data 

हाल ही में मैंने मशीन लर्निंग का अध्ययन करना शुरू किया, हालांकि मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन के पीछे के अंतर्ज्ञान को समझने में असफल रहा । लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बारे में निम्नलिखित तथ्य हैं जो मुझे समझ में आए। परिकल्पना के आधार के रूप में हम सिग्माइड फ़ंक्शन का उपयोग करते …

25 regression  machine-learning  logistic 

मेरे पास सुविधाओं के एक सेट के साथ एक डेटा सेट है। उनमें से कुछ द्विआधारी (1=(1=(1= सक्रिय या निकाल दिए गए, 0=0=0= निष्क्रिय या निष्क्रिय) हैं, और बाकी वास्तविक मूल्यवान हैं, जैसे 4564.3424564.3424564.342 । मैं इस डेटा को एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को खिलाना चाहता हूं, इसलिए मैं सभी …

25 machine-learning  normalization  binary-data 

मैं समय श्रृंखला विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं और इस क्षेत्र में नया हूं। मेरे पास 2006-2009 की एक घटना की दैनिक गिनती है और मैं इसके लिए एक समय श्रृंखला मॉडल फिट करना चाहता हूं। यहां मैंने जो प्रगति की है वह है: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

एक परिदृश्य पर विचार करें, जहाँ आपको KnownLabel मैट्रिक्स और PredencedLabel मैट्रिक्स प्रदान किया गया है। मैं ज्ञात लॉबेल मैट्रिक्स के खिलाफ प्रेडिक्टेलबेल मैट्रिक्स की अच्छाई को मापना चाहता हूं। लेकिन यहां चुनौती यह है कि नाउनलैबेल मैट्रिक्स की कुछ पंक्तियाँ केवल एक 1 है और दूसरी कुछ पंक्तियों में …

25 machine-learning  data-mining  multilabel 

मेरे पास में कुछ बिंदु , और मैं चाहता हूं कि अंक मिले:X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p प्रत्येक क्लस्टर में के तत्वों की बराबर संख्या होती है । (मान लें कि क्लस्टर की संख्या विभाजित करती है ।)XXXnnn प्रत्येक क्लस्टर कुछ अर्थों में "स्थानिक रूप से सामंजस्यपूर्ण" है, जैसे -means से क्लस्टर ।kkk यह …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

मैं नेस्ट क्रॉस-वेलिडेशन कर रहा हूं। मैंने पढ़ा है कि लीव-वन-आउट क्रॉस-वैरिडेशन को बायस्ड किया जा सकता है (याद नहीं क्यों)। क्या 10-गुना क्रॉस-वैलिडेशन या लीव-वन-आउट-क्रॉस-वेलिडेशन का उपयोग करना बेहतर है, लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन के लिए लंबी अवधि के अलावा?

25 machine-learning  cross-validation 

हाल ही में, अच्छी तरह से पढ़ा गया, सवाल, टिम पूछता है कि असंतुलित डेटा वास्तव में मशीन लर्निंग में एक समस्या है ? प्रश्न का आधार यह है कि वर्ग संतुलन और असंतुलित कक्षाओं की समस्या पर चर्चा करने वाला मशीनी अधिगम साहित्य है । यह विचार है कि …

25 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

इसलिए मैंने सिर्फ एक महान पुस्तक परिचय परिचय को पढ़ना समाप्त कर दिया । मुझे लगा कि पुस्तक महान थी, लेकिन डेटा से पुजारियों का निर्माण गलत लगा। मुझे प्रशिक्षण दिया गया था कि आप एक विश्लेषण योजना के साथ आते हैं, तब आप डेटा एकत्र करते हैं, फिर आप …

24 machine-learning  hypothesis-testing  bayesian  empirical-bayes 

के अनुसार इस और इस सवाल का जवाब, autoencoders एक तकनीक आयाम कम करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है होने लगते हैं। मैं अतिरिक्त पता है कि एक है चाहते हैं परिवर्तन संबंधी autoencoder (अपने मुख्य अंतर / एक "पारंपरिक" autoencoders से अधिक लाभ) है और यह …

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

यह एक आवर्ती प्रश्न है ( इस पोस्ट , इस पोस्ट और इस पोस्ट को देखें ), लेकिन मेरे पास एक अलग स्पिन है। मान लीजिए कि मेरे पास एक सामान्य MCMC नमूना से नमूनों का एक गुच्छा है। प्रत्येक नमूने के लिए θθ\theta , मैं लॉग संभावना का मूल्य …

24 machine-learning  bayesian  sampling  mcmc  likelihood 

मशीन लर्निंग (एमएल) रैखिक और लॉजिस्टिक रिग्रेशन तकनीकों का भारी उपयोग करता है। यह भी सुविधा इंजीनियरिंग तकनीक (पर निर्भर करता है feature transform, kernel, आदि)। क्यों है कुछ भी नहीं के बारे में variable transformation(उदाहरण के लिए power transformation) एमएल में उल्लेख किया है? (उदाहरण के लिए, मैं कभी …

24 regression  machine-learning  data-transformation 

पाठ वर्गीकरण के लिए एक आम दृष्टिकोण एक 'बैग-ऑफ-वर्ड्स' से एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करना है। उपयोगकर्ता पाठ को वर्गीकृत करने के लिए लेता है और प्रत्येक वस्तु में शब्दों की आवृत्तियों को गिनाता है, जिसके बाद किसी प्रकार की ट्रिमिंग होती है जिसके परिणामस्वरूप आकार का मैट्रिक्स बना रहता …

24 machine-learning  classification  text-mining