Saya tahu bahwa SVM adalah classifier biner. Saya ingin memperluasnya ke multi-class SVM. Mana yang terbaik, dan mungkin cara termudah untuk melakukannya? kode: di MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u)))...
Ada kata-kata dari "Elemen Pembelajaran Statistik" di halaman 91: Centroid K dalam rentang ruang input p-dimensi paling banyak di subruang dimensi K-1, dan jika p jauh lebih besar dari K, ini akan menjadi penurunan dimensi yang cukup besar. Saya punya dua pertanyaan: Mengapa centroid K dalam...
Seperti saat ini, pertanyaan ini tidak cocok untuk format tanya jawab kami. Kami berharap jawaban didukung oleh fakta, referensi, atau keahlian, tetapi pertanyaan ini kemungkinan akan mengundang debat, argumen, polling, atau diskusi panjang. Jika Anda merasa bahwa pertanyaan ini
Adakah yang bisa menjelaskan kelebihan dan kekurangan klasifikasi SVM yang membedakannya dari pengklasifikasi
Saya perlu mengklasifikasikan URL ke dalam kategori. Katakanlah saya memiliki 15 kategori yang saya rencanakan untuk menurunkan setiap URL. Apakah pengklasifikasi 15 arah lebih baik? Di mana saya memiliki 15 label dan menghasilkan fitur untuk setiap titik data. Atau membangun 15 pengklasifikasi...
Apakah implementasi ER lebih efisien (mirip Extreme Gradient Boostingdengan peningkatan gradien) - apakah perbedaannya penting dari sudut pandang praktis? Ada paket R yang mengimplementasikannya. Apakah ini algoritma baru yang mengatasi implementasi "generik" (paket RandomForest dari R) tidak hanya...
tl; dr Apa cara yang disarankan untuk menangani discretedata saat melakukan deteksi anomali? Apa cara yang disarankan untuk menangani categoricaldata saat melakukan deteksi anomali? Jawaban ini menyarankan menggunakan data diskrit untuk menyaring hasil saja. Mungkin mengganti nilai kategori...
Pertimbangkan kemungkinan log campuran Gaussians: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)},...
Mengatasi masalah regresi, saya mulai memikirkan representasi fitur "hari dalam seminggu". Saya ingin tahu pendekatan mana yang lebih baik: satu fitur; nilai 1/7 untuk hari Senin; 2/7 untuk hari Selasa ... 7 fitur: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) untuk hari Senin; (0, 1, 0, 0, 0, 0, 0) untuk hari Selasa...
Untuk tesis master saya, saya sedang bekerja mengembangkan model statistik untuk transisi antara negara yang berbeda, yang didefinisikan oleh status serologis. Untuk saat ini, saya tidak akan memberikan terlalu banyak detail dalam konteks ini, karena pertanyaan saya lebih umum / teoretis....
Saya menggunakan K-means untuk mengelompokkan data saya dan sedang mencari cara untuk menyarankan nomor cluster "optimal". Statistik gap tampaknya menjadi cara umum untuk menemukan nomor cluster yang baik. Untuk beberapa alasan ia mengembalikan 1 sebagai nomor cluster optimal, tetapi ketika saya...
Misalkan saya melakukan validasi silang K-fold dengan K = 10 lipatan. Akan ada satu matriks kebingungan untuk setiap lipatan. Saat melaporkan hasil, haruskah saya menghitung berapa matriks kebingungan rata-rata, atau hanya menjumlahkan matriks
Saya tahu bahwa untuk mengakses kinerja classifier saya harus membagi data menjadi set pelatihan / tes. Tetapi membaca ini : Ketika mengevaluasi pengaturan yang berbeda ("hyperparameters") untuk estimator, seperti pengaturan C yang harus ditetapkan secara manual untuk SVM, masih ada risiko...
Saya mencoba membandingkan kompleksitas komputasi / perkiraan kecepatan tiga kelompok metode untuk regresi linier sebagaimana dibedakan dalam Hastie et al. "Elemen Pembelajaran Statistik" (edisi kedua), Bab 3: Pilihan subset Metode penyusutan Metode menggunakan arah input yang diturunkan (PCR,...
Saya menghabiskan beberapa waktu untuk belajar mesin pembelajaran (maaf untuk rekursi :) dan saya tidak bisa tidak tertarik dengan aturan praktis untuk memilih Gradient Descent daripada penyelesaian persamaan langsung untuk menghitung koefisien regresi, dalam kasus regresi linier multivariat. Rule...
Saat mempelajari Penguatan Pembelajaran, saya telah menemukan banyak bentuk fungsi hadiah: , R ( s , a , s ′ ) , dan bahkan fungsi hadiah yang hanya bergantung pada keadaan saat ini. Karena itu, saya menyadari itu tidak mudah untuk 'membuat' atau 'mendefinisikan' fungsi
Ditutup . Pertanyaan ini didasarkan pada pendapat . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga dapat dijawab dengan fakta dan kutipan dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . Apa...
Kami mendefinisikan zaman sebagai telah melalui keseluruhan dari semua sampel pelatihan yang tersedia, dan ukuran mini-batch sebagai jumlah sampel yang kami rata-rata menemukan pembaruan untuk bobot / bias yang diperlukan untuk turun gradien. Pertanyaan saya adalah apakah kita harus menggambar...
Dalam makalah DeepMind tentang video game Deep Q-Learning untuk Atari (di sini ), mereka menggunakan metode epsilon-serakah untuk eksplorasi selama pelatihan. Ini berarti bahwa ketika suatu tindakan dipilih dalam pelatihan, tindakan tersebut dapat dipilih sebagai tindakan dengan nilai q tertinggi,...
Profesor fisika saya di sekolah pascasarjana, serta peraih Noble Feynman, akan selalu menyajikan apa yang mereka sebut model mainan untuk menggambarkan konsep dasar dan metode dalam fisika, seperti osilator harmonik, pendulum, spinning top, dan kotak hitam. Model mainan apa yang digunakan untuk...