machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा का एक मॉडल बनाते हैं। "मशीन लर्निंग" शब्द अस्पष्ट रूप से परिभाषित है; इसमें सांख्यिकीय अधिगम, सुदृढीकरण अधिगम, अप्राप्य अधिगम, इत्यादि को भी शामिल किया जाता है।

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SVM पैरामीटर चयन
क्या सी और गामा चुनने के लिए बेहतर वैकल्पिक तरीके हैं जो बेहतर प्रशिक्षण प्रदर्शन प्रदान करते हैं?
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बहुत बड़े डेटासेट से महत्वपूर्ण चर कैसे जल्दी से चुनें?
मेरे पास लगभग 2,000 बाइनरी चर / 200,000 पंक्तियों के साथ एक डेटासेट है और मैं एक एकल बाइनरी निर्भर चर की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं। इस स्तर पर मेरा मुख्य लक्ष्य भविष्यवाणी की सटीकता नहीं है, बल्कि यह पहचानना है कि इनमें से कौन से चर …
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एक समय-श्रृंखला में स्थिरता के लिए परीक्षण
क्या परीक्षण के लिए एक मानक (या सबसे अच्छा) तरीका है जब एक निश्चित समय-श्रृंखला स्थिर हो गई है? कुछ प्रेरणा मेरे पास एक स्टोकेस्टिक डायनामिक सिस्टम है जो एक मूल्य को आउटपुट करता है xtxtx_t प्रत्येक समय कदम पर t∈Nt∈Nt \in \mathbb{N}। इस प्रणाली में समय के कदम तक …
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कम से कम कोण के प्रतिगमन से परस्पर संबंध कम होते और बंधे रहते हैं?
मैं कम से कम कोण प्रतिगमन (LAR) के लिए एक समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा हूं। यह एक समस्या है 3.23 पृष्ठ पर 97 की Hastie एट अल।, सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों, 2। ईडी। (5 वीं प्रिंटिंग) । सभी चर और प्रतिक्रिया के साथ एक प्रतिगमन समस्या …
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डेटा के लिए आरओसी वक्र की गणना करें
तो, मेरे पास 16 परीक्षण हैं जिनमें मैं एक व्यक्ति को बॉयोमीट्रिक विशेषता से हैमिंग दूरी का उपयोग करके प्रमाणित करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी दहलीज 3.5 पर सेट है। मेरा डेटा नीचे है और केवल परीक्षण 1 एक सच्चा सकारात्मक है: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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एक पदानुक्रमित सुदृढीकरण कार्य की संरचना सीखना
मैं पदानुक्रम सुदृढीकरण सीखने की समस्याओं का अध्ययन कर रहा हूं, और जब बहुत सारे कागजात एक नीति सीखने के लिए एल्गोरिदम का प्रस्ताव करते हैं, तो वे सभी को लगता है कि वे अग्रिम रूप से जानते हैं कि वे डोमेन में क्रियाओं के पदानुक्रम का वर्णन करते हुए …
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क्या क्रॉस सत्यापन कार्यान्वयन इसके परिणामों को प्रभावित करता है?
जैसा कि आप जानते हैं, क्रॉस-वेलिडेशन के दो लोकप्रिय प्रकार हैं, के-फोल्ड और रैंडम सबसम्पलिंग (जैसा कि विकिपीडिया में वर्णित है )। फिर भी, मुझे पता है कि कुछ शोधकर्ता कागजात बना रहे हैं और प्रकाशित कर रहे हैं जहां कुछ ऐसा है जिसे के-गुना सीवी के रूप में वर्णित …
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मॉडल फिटिंग / प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए उपयोग किए गए नमूना डेटा के अनुपात की गणना
एक नमूना आकार "एन" प्रदान किया है जो मैं पूर्वानुमान डेटा का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। डेटा को वश में करने के कुछ तरीके क्या हैं ताकि मैं इसका उपयोग किसी मॉडल को स्थापित करने के लिए करूं, और शेष डेटा को मॉडल को मान्य करने के …
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Naive Bayes बनाम आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (LSTM) के बीच अंतर
मैं पाठ पर भावुक विश्लेषण करना चाहता हूं, कई लेखों के माध्यम से चला गया हूं, उनमें से कुछ "Naive Bayes" का उपयोग कर रहे हैं और अन्य "Recurrent Neural Network (LSTM)" हैं , दूसरी तरफ मैंने भावना विश्लेषण के लिए एक पायथन लाइब्रेरी देखी है जो nltk है। यह …
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