«machine-learning» 태그된 질문

혼합 모델 (가우스 혼합, 은닉 마르코프 모델 등)에 대한 기대 최대화 방법을 강조하는 문헌이 많이 있습니다. EM이 중요한 이유 EM은 최적화를 수행하는 방법 일 뿐이며 그라디언트 기반 방법 (그라데이션 디센트 또는 뉴턴 / 쿼이 뉴턴 방법) 또는 여기에서 논의 된 기타 그라디언트 프리 방법으로 널리 사용되지는 않습니다 . 또한 EM은 …

15 machine-learning  optimization  expectation-maximization  gaussian-mixture 

아래 상자 그림에서 볼 수 있듯이 네 가지 방법으로 테스트 한 예측 모델이 있습니다. 모델이 예측하는 속성의 범위는 0-8입니다. 당신은이 있음을 알 수 있습니다 하나의 상한선 이상치 와 세 하한 이상치 모든 방법으로 지적했다. 데이터에서 이러한 인스턴스를 제거하는 것이 적절한 지 궁금합니다. 아니면 예측 모델을 개선하기 위해 일종의 부정 행위입니까?

15 regression  machine-learning  multiple-regression  predictive-models  outliers 

텍스트 클러스터링 문제를 해결 중입니다. 데이터에는 여러 문장이 포함됩니다. 짧은 텍스트에서 높은 정확도에 도달하는 좋은 알고리즘이 있습니까? 좋은 참고 자료를 제공 할 수 있습니까? KMeans, 스펙트럼 군집화와 같은 알고리즘은이 문제에 적합하지 않습니다.

15 machine-learning  clustering  text-mining 

표준 그라디언트 디센트는 전체 교육 데이터 세트에 대한 그라디언트를 계산합니다. for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad 사전 정의 된 에포크 수에 대해 먼저 매개 변수 벡터 매개 변수를 사용하여 전체 데이터 세트에 대한 손실 함수의 기울기 벡터 weights_grad를 계산합니다. 대조적으로 …

15 machine-learning  optimization  gradient-descent  computational-statistics  sgd 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

통계 / 기계 학습 / 데이터 마이닝 컨텍스트에서 알고리즘 개발자 / 연구원의 위치에 대해 사람들을 인터뷰하고 있습니다. 나는 기본 이론에 대한 후보의 친숙성, 이해 및 유동성, 예를 들어 기대 및 분산의 기본 특성, 일부 공통 분포 등을 결정하기 위해 질문을 찾고 있습니다. 나의 현재 이동-에 대한 질문은 : "알 수없는 …

15 machine-learning  probability  distributions 

나는 기계 학습에 새로운 사람입니다. 저는 기계 학습 (Stanford University) 과정을 공부하고 있는데이 이론의 의미와 그 유용성이 무엇인지 이해하지 못했습니다. 누군가 나를 위해이 이론을 자세히 설명 할 수 있는지 궁금합니다. 이 이론은이 방정식을 기반으로합니다.

15 machine-learning  probability  pac-learning 

내가 본 것에서, (2 차) Kneser-Ney 평활화 공식은 어떤 식 으로든 또는 다른 식으로 주어집니다. P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &= \frac{\max \left\{ C\left(w_{n-1}, w_n\right) - D, 0\right\}}{\sum_{w'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} + \lambda(w_{n-1}) \times P_{cont}(w_n) \end{align} 정규화 인자 λ(wn−1)λ(wn−1)\lambda(w_{n-1}) 로 주어 λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙)λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙) \begin{align} \lambda(w_{n-1}) &= \frac{D}{\sum_{w'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} \times N_{1+}\left(w_{n-1}\bullet\right) \end{align} 단어 w_n …

15 machine-learning  natural-language  naive-bayes  smoothing  language-models 

통계 및 기계 학습 용어에 대한 참조 동의어 사전이 있습니까? Wikipedia 기사에 종종 동의어가 포함되어 있음을 알고 있지만, 모든 전문 용어를 알고 있는지 확인하기 위해 쉽게 읽을 수있는 단순한 동의어 사전 (전체 백과 사전)을 갖고 싶습니다.

15 machine-learning  terminology 

몇 백만 행과 ~ 100 열의 데이터 집합이 있습니다. 공통 클래스에 속하는 데이터 세트의 예제 중 약 1 %를 감지하고 싶습니다. 최소 정밀도 제약이 있지만 매우 비대칭 적 인 비용으로 인해 특정 리콜에 너무 열중하지 않습니다 (10 개의 긍정적 인 일치가 남지 않는 한)! 이 설정에서 권장 할 몇 가지 …

15 machine-learning  classification  unbalanced-classes  precision-recall 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

분류를 위해 gbm 패키지를 사용하고 있습니다. 예상대로 결과가 좋습니다. 그러나 분류기의 출력을 이해하려고합니다. 출력에는 5 개의 항이 있습니다. `Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve` 누구나 각 용어의 의미, 특히 개선 의 의미를 설명 할 수 있습니까 ?

15 r  machine-learning 

이 용어는 메소드 관련 스레드 에서 자주 나타납니다 . 되어 혼합 데이터 마이닝 및 통계 학습의 특정 방법을? Google에서 관련 결과를 얻을 수 없습니다. 블렌딩은 많은 모델의 결과를 혼합하여 더 나은 결과를 가져온 것 같습니다. 그것에 대해 더 잘 아는 데 도움이되는 자료가 있습니까?

15 machine-learning  data-mining  unsupervised-learning  statistical-learning 

기계 학습 과정을 공부하고 있는데 강의 슬라이드에는 권장 도서와 모순되는 내용이 포함되어 있습니다. 문제는 다음과 같습니다. 세 가지 분류 기가 있습니다. 낮은 범위의 임계 값에서 더 나은 성능을 제공하는 분류기 A 더 높은 범위의 임계 값에서 더 나은 성능을 제공하는 분류기 B 분류기 C p-coin을 뒤집고 두 분류기에서 선택하여 얻는 …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

누구든지 일반적인 기계 학습 알고리즘 (NN, SVM 등의 다른 풍미)에 대한 런타임 분석 요약을 참조합니까?

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