«machine-learning» 태그된 질문

randomForestR의 분류 모델에 대한 변수 집합의 상대적인 중요성을 결정하고 싶습니다 .이 importance함수는 MeanDecreaseGini각 개별 예측 변수에 대한 메트릭을 제공합니다 . 집합의 각 예측 변수를 합산하는 것만 큼 간단합니까? 예를 들면 다음과 같습니다. # Assumes df has variables a1, a2, b1, b2, and outcome rf <- randomForest(outcome ~ ., data=df) importance(rf) …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

지원 벡터 분류를 위해 libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) 도구를 사용하고 있습니다. 그러나 입력 데이터의 형식이 혼란 스럽습니다. 읽어보기에서 : 교육 및 테스트 데이터 파일의 형식은 다음과 같습니다. <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . 각 줄은 인스턴스를 포함하며 '\ n'문자로 끝납니다. 분류의 <label>경우 클래스 레이블을 나타내는 정수입니다 (다중 클래스 지원). …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

사람들이 기계 학습 문제의 기존 기능을 기반으로 새로운 기능을 만드는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어, 여기 : https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ 사람들은 가족의 크기를 새로운 기능으로 간주했습니다. 기존 기능이었던 형제 자매 및 부모의 수 그러나 이것의 요점은 무엇입니까? 상관 관계가있는 새로운 기능을 만드는 것이 왜 유용한 지 모르겠습니다. 자체적으로 알고리즘을 수행하는 것이 아닌가요?

30 machine-learning  feature-engineering 

MRI 데이터를 사용하여 암에 대한 반응을 예측하는 4 계층 CNN이 있습니다. ReLU 활성화를 사용하여 비선형 성을 도입합니다. 열차 정확도와 손실은 각각 단조 증가하고 감소합니다. 그러나 테스트 정확도가 크게 변동하기 시작합니다. 학습 속도를 변경하려고 시도하고 레이어 수를 줄였습니다. 그러나 변동을 멈추지 않습니다. 나는이 답변을 읽고 그 답변의 지시를 따르려고했지만 다시 운이 …

30 machine-learning  python  deep-learning 

지도 학습 1) 인간은 입력 및 출력 데이터를 기반으로 분류기를 작성합니다. 2) 해당 분류기는 훈련 데이터 세트로 훈련됩니다. 3) 해당 분류기는 테스트 데이터 세트로 테스트됩니다. 4) 출력 이 만족스러운 경우 배포 "이 데이터를 분류하는 방법을 알고 있습니다. 분류 도구를 사용하려면 정렬해야합니다." 방법의 포인트 : 레이블을 분류하거나 실수를 생성하는 방법 비지도 …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

기계 학습 의 맥락에서 "추론"과 "추정"의 차이점은 무엇입니까 ? 초보자로서 우리는 임의 변수를 추론 하고 모델 매개 변수를 추정 한다고 생각합니다 . 내 이해가 맞습니까? 그렇지 않다면 차이점은 무엇이며 언제 사용해야합니까? 또한 "학습"의 동의어는 무엇입니까?

30 machine-learning  inference  terminology 

[이 질문은 또한 스택 오버플로 에서 제기되었습니다 ] 짧은 질문 나는 회선 신경 네트워크를 연구하고 있는데,이 네트워크가 모든 입력 뉴런 (픽셀 / 파라미터)을 동등하게 취급하지는 않는다고 생각합니다. 일부 입력 이미지에 컨볼 루션을 적용하는 딥 네트워크 (다중 레이어)가 있다고 가정합니다. 이미지의 "중간"에있는 뉴런은 더 깊은 층 뉴런에 대한 많은 고유 한 …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

데이터 마이닝 및 기계 학습을 준비하기 위해 자체 지시 수학 커리큘럼을 구성하려고합니다. 이것은 코스타에서 Andrew Ng의 머신 러닝 수업 을 시작 하고 진행하기 전에 수학 능력을 향상시켜야한다고 느꼈습니다. 얼마 전 대학을 졸업 했으므로 대수와 통계 (특히 정치 과학 / 심리학 수업)는 녹슬 었습니다. 스레드의 답 수학의 강력한 배경이 ML의 전제 …

30 machine-learning  references  data-mining 

주어진 모든 인스턴스 정확히 하나의 클래스 속하는 클래스 와 함께 인스턴스 를 가진 데이터 세트xixix_iNNNxixix_iyiyiy_i 멀티 클래스 분류기 훈련 및 테스트 후 기본적으로 테스트 세트의 모든 인스턴스 에 대해 실제 클래스 및 예상 클래스 가있는 테이블이 있습니다. 따라서 모든 인스턴스에 대해 일치하는 ( ) 또는 누락 된 ( ) 있습니다.yiyiy_iaiaia_ixixix_iyi=aiyi=aiy_i= …

30 machine-learning  classification  multi-class 

많은 주소 문자열이 있습니다. 1600 Pennsylvania Ave, Washington, DC 20500 USA 구성 요소로 구문 분석하고 싶습니다. street: 1600 Pennsylvania Ave city: Washington province: DC postcode: 20500 country: USA 그러나 물론 데이터는 더러워집니다. 여러 언어로 작성된 많은 국가에서 다른 방식으로 작성되었으며 철자가 틀리거나 조각이 없거나 여분의 정크가 있습니다. 현재 우리의 접근 …

30 machine-learning  text-mining 

나는 많은 예측 변수가있는 분류 작업을 가지고 있는데 (그중 하나가 가장 유익합니다) MARS 모델을 사용하여 분류기를 구성하고 있습니다 (나는 간단한 모델에 관심이 있으며 설명을 위해 glms를 사용하는 것은 다음과 같습니다) 미세 너무). 이제 훈련 데이터 (각 양성 샘플에 대해 약 2700 개의 음성 샘플)에 큰 클래스 불균형이 있습니다. Information Retrieval …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

R로 속도를 높이려고합니다. 결국 텍스트 분류를 위해 R 라이브러리를 사용하고 싶습니다. 텍스트 분류를 할 때 R의 확장 성과 관련하여 사람들의 경험이 무엇인지 궁금합니다. 고차원 데이터 (~ 300k 크기)에 빠질 수 있습니다. 특히 분류 알고리즘으로 SVM과 Random Forest를 사용하고 있습니다. R 라이브러리가 문제 크기에 맞게 확장됩니까? 감사. 편집 1 : 명확히하기 …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

신경망 , 베이지안 네트워크 , 의사 결정 트리 및 페트리 넷 의 차이점 은 모두 그래픽 모델이지만 원인-효과 관계를 시각적으로 묘사하더라도 마찬가지입니다.

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

앤드류 응의 머신 러닝 강의 노트 를 보겠습니다 . 메모는 우리에게 로지스틱 회귀와 퍼셉트론을 소개합니다. Perceptron을 설명하는 동안 메모는 로지스틱 회귀에 사용되는 임계 값 함수의 정의 만 변경한다고 말합니다. 그런 다음 Perceptron 모델을 사용하여 분류 할 수 있습니다. 내 질문은-이것이 지정되어야하고 Perceptron을 분류 기술로 고려한다면 로지스틱 회귀는 정확히 무엇입니까? 클래스 …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

R에서 gbm의 상호 작용 깊이 매개 변수에 대한 질문이 있습니다. 이것은 멍청한 질문 일 수 있지만 사과 할 수는 있지만 트리의 터미널 노드 수를 나타내는 매개 변수는 기본적으로 X-way를 나타냅니다. 예측 자들 사이의 상호 작용? 그것이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력합니다. 또한 두 요인 변수가 단일 요인으로 결합 된 경우를 제외하고 …

30 r  machine-learning  boosting  gbm