«classification» 태그된 질문

두 번째 질문은 웹에서 어딘가에서 "감독 클러스터링"에 대해 이야기하고 있다는 것을 알았습니다. 클러스터링은 감독되지 않았으므로 "감독 클러스터링"의 의미는 무엇입니까? "분류"와 관련하여 차이점은 무엇입니까? 그것에 대해 이야기하는 많은 링크가 있습니다. http://www.cs.uh.edu/docs/cosc/technical-reports/2005/05_10.pdf http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0427.pdf http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/supervised_clustering_finley_joachims_icml05.pdf http://www.public.asu.edu/~kvanlehn/Stringent/PDF/05CICL_UP_DB_PWJ_KVL.pdf http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/366.pdf http://www.cs.cornell.edu/~tomf/publications/supervised_kmeans-08.pdf http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume6/daume05a/daume05a.pdf 등 ...

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

사기 감지 (신용 채점) 문제를 처리합니다. 따라서 사기와 비 사기 관찰 사이에는 불균형 관계가 있습니다. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html 은 다양한 분류 지표에 대한 훌륭한 개요를 제공합니다. Precision and Recall또는 kappa둘 다 좋은 선택 인 것 같습니다. 이러한 분류기의 결과를 정당화하는 한 가지 방법은 결과를 기준 분류기의 결과와 비교하고 결과가 무작위 확률 예측보다 …

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

이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 스택 오버플 로 에서 마이그레이션 되었습니다. 5 년 전에 마이그레이션 되었습니다 . 부분 의존성 플롯에 대한 다른 주제를 읽었으며 대부분은 정확하게 해석 할 수있는 방법이 아니라 다른 패키지로 실제로 플롯하는 방법에 관한 것입니다. 나는 상당한 양의 부분 의존도를 읽고 작성해 왔습니다. …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

Jun Shao는 그의 논문 인 Cross-Validation에 의한 Linear Model Selection 에서 다변량 선형 회귀 분석에서 변수 선택 문제에 대해 LOOCV (Leave-One-Out Cross Validation) 방법이 '무증상 일관성이 없음'을 보여줍니다. 일반 영어에서는 변수가 너무 많은 모델을 선택하는 경향이 있습니다. 시뮬레이션 연구에서 Shao는 40 개의 관측치조차도 LOOCV가 다른 교차 검증 기술보다 성능이 떨어질 …

22 classification  model-selection  cross-validation 

불균형 데이터 (9 : 1)로 로지스틱 회귀를 모델링하려고합니다. glmR 의 함수에서 가중치 옵션을 시도하고 싶었지만 100 % 확실하지 않습니다. 내 출력 변수가 c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1)입니다. 이제 "1"의 무게를 10 배 더 늘리고 싶습니다. 그래서 가중치 인수를 제공합니다 weights=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,10). 그렇게하면 최대 가능성을 계산할 때 고려됩니다. 내가 맞아? "1"의 오 분류는 "0"의 오 분류보다 …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

본질적으로, 내 질문은 다층 퍼셉트론에서 퍼셉트론이 시그 모이 드 활성화 기능과 함께 사용된다는 것입니다. 업데이트 규칙에서 는 다음과 같이 계산됩니다.와이^와이^\hat{y} 와이^= 11 +특급( − w티엑스나는)와이^=11+특급⁡(−승티엑스나는)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} 이 "sigmoid"Perceptron은 로지스틱 회귀와 어떻게 다릅니 까? 단일 계층 시그 모이 드 퍼셉트론은 업데이트 규칙의또한 예측에서 을 합니다. 그러나 다층 퍼셉트론에서, S 자형 …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

시계열 분류를 수행하기 위해 회선 신경망을 훈련시키는 코드가 있는지 알고 싶습니다. 최근 논문 ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf )을 보았지만 무언가가 있는지 또는 직접 코딩했는지는 확실하지 않습니다.

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

R 패키지 randomForest 에서 오 분류 비용을 제어 할 수 있습니까? 내 자신의 연구에서 허위 부정 (예를 들어, 사람이 질병을 앓고있을 수있는 오류가 없음)은 허위 양성보다 훨씬 비쌉니다. 패키지 부품 은 사용자가 잘못 분류 된 가중치를 다르게하는 손실 매트릭스를 지정함으로써 잘못된 분류 비용을 제어 할 수 있도록합니다. 비슷한 것이 randomForest있습니까? …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

Bishop의 "패턴 인식 및 머신 러닝"4 장 204 페이지 4 장에 최소 사각형 솔루션이 왜 나쁜 결과를 제공하는지 이해하지 못하는 이미지가 있습니다. 이전 단락은 다음 이미지에서 볼 수 있듯이 최소 제곱 솔루션이 특이 치에 대한 견고성이 부족하다는 사실에 관한 것이었지만 다른 이미지에서 진행되는 일을 얻지 못하고 LS가 결과가 좋지 않은 …

21 classification  least-squares 

여러 분류기를 훈련 시키거나 여러 가지 특징 추출 방법을 사용할 수있는 상황이 많이 있습니다. 문헌에서 저자는 종종 데이터의 무작위 분할에 대한 평균 분류 오류 (즉, 이중 중첩 교차 검증 후)를 제공하고 때로는 분할에 대한 오류에 차이를 주기도합니다. 그러나 이것 자체로는 하나의 분류 기가 다른 분류기보다 훨씬 우수하다고 말할 수는 없습니다. …

21 classification  statistical-significance 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

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 

예제가 두 클래스 중 하나에 속하는 확률을 출력하는 분류자를 찾고 있습니다. 나는 로지스틱 회귀와 순진한 베이 즈에 대해 알고 있지만 비슷한 방식으로 작동하는 다른 사람들에 대해 말해 줄 수 있습니까? 즉, 예제가 속한 클래스가 아니라 예제가 특정 클래스에 적합 할 확률을 예측하는 분류 자입니까? 로지스틱 회귀 및 순진한 베이를 포함하여 …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

높은 차원에서 2 클래스 데이터 세트의 선형 분리 성을 테스트하는 방법이 있습니까? 내 특징 벡터의 길이는 40입니다. 나는 항상 로지스틱 회귀 실험을 수행하고 두 클래스가 선형으로 분리 가능한지 여부를 결정하기 위해 적중률과 허위 경보 비율을 결정할 수 있지만 이미 표준 절차가 있는지 아는 것이 좋습니다.

20 machine-learning  classification 

누구든지 "Large , Small "결과 에 대한 설문지를 가리킬 수 있습니까 ? 이 문제가 회귀, 분류, Hotelling의 테스트 등과 같은 다양한 연구 환경에서 어떻게 나타나는지에 관심이 있습니다 .피피p엔엔n

20 regression  classification  multivariate-analysis 

앙상블 학습의 k- 폴드 교차 검증을 위해 데이터를 분할하는 방법에 대해 혼란스러워합니다. 분류를위한 앙상블 학습 프레임 워크가 있다고 가정합니다. 첫 번째 계층에는 분류 모델 (예 : svm, 의사 결정 트리)이 있습니다. 두 번째 레이어에는 첫 번째 레이어의 예측을 결합하고 최종 예측을 제공하는 투표 모델이 포함되어 있습니다. 5 배 교차 검증을 …

20 classification  cross-validation  ensemble