Pertanyaan yang diberi tag machine-learning

10

Bagaimana cara saya memasukkan pencilan inovatif pada pengamatan 48 dalam model ARIMA saya?

Saya sedang mengerjakan kumpulan data. Setelah menggunakan beberapa teknik identifikasi model, saya keluar dengan model ARIMA (0,2,1). Saya menggunakan detectIOfungsi dalam paket TSAdalam R untuk mendeteksi outlier inovatif (IO) pada pengamatan ke-48 set data asli saya. Bagaimana cara memasukkan...

r time-series arima outliers hypergeometric fishers-exact r time-series intraclass-correlation r logistic glmm clogit mixed-model spss repeated-measures ancova machine-learning python scikit-learn distributions data-transformation stochastic-processes web standard-deviation r machine-learning spatial similarities spatio-temporal binomial sparse poisson-process r regression nonparametric r regression logistic simulation power-analysis r svm random-forest anova repeated-measures manova regression statistical-significance cross-validation group-differences model-comparison r spatial model-evaluation parallel-computing generalized-least-squares r stata fitting mixture hypothesis-testing categorical-data hypothesis-testing anova statistical-significance repeated-measures likert wilcoxon-mann-whitney boxplot statistical-significance confidence-interval forecasting prediction-interval regression categorical-data stata least-squares experiment-design skewness reliability cronbachs-alpha r regression splines maximum-likelihood modeling likelihood-ratio profile-likelihood nested-models

10

Cara mendapatkan interval kepercayaan pada perubahan populasi r-square

Demi contoh sederhana berasumsi bahwa ada dua model regresi linier Model 1 memiliki tiga prediktor, x1a, x2b, danx2c Model 2 memiliki tiga prediktor dari model 1 dan dua prediktor tambahan x2adanx2b Ada persamaan regresi populasi di mana varians populasi yang dijelaskan adalah untuk Model 1 dan...

regression confidence-interval estimation r-squared shrinkage anova t-test references tukey-hsd machine-learning boosting r clustering fishers-exact generalized-linear-model model probit link-function r survival probability distributions dice logistic lme4-nlme glmm meta-analysis distributions distributions factor-analysis r anova repeated-measures post-hoc

10

Konvergensi bobot jaringan saraf

Saya datang ke situasi di mana bobot dari Jaringan Saraf saya tidak konvergen bahkan setelah 500 iterasi. Jaringan saraf saya berisi 1 layer input, 1 layer tersembunyi dan 1 layer output. Mereka adalah sekitar 230 node di lapisan input, 9 node di lapisan tersembunyi dan 1 simpul output di lapisan...

machine-learning neural-networks

10

Model fleksibel dan tidak fleksibel dalam pembelajaran mesin

Saya menemukan pertanyaan sederhana tentang membandingkan model yang fleksibel (yaitu splines) vs model yang tidak fleksibel (misalnya regresi linier) di bawah skenario yang berbeda. Pertanyaannya adalah: Secara umum, apakah kita mengharapkan kinerja metode pembelajaran statistik yang fleksibel...

machine-learning model

10

Decision tree variabel (fitur) penskalaan dan variabel (fitur) normalisasi (tuning) diperlukan dalam implementasi yang mana?

Dalam banyak algoritme pembelajaran mesin, penskalaan fitur (penskalaan variabel, normalisasi) adalah langkah umum yang belum ada. Wikipedia - Penskalaan Fitur - pertanyaan ini hampir selesai. Pertanyaan # 41704 - Bagaimana dan mengapa kerja normalisasi dan penskalaan fitur berfungsi? Saya punya...

machine-learning feature-selection cart

10

tentang kemerdekaan bersyarat dan representasi grafisnya

Ketika mempelajari pemilihan kovarians, saya pernah membaca contoh berikut. Sehubungan dengan model berikut: Matriks kovariansnya dan matriks kovarians terbalik diberikan sebagai berikut, Saya tidak mengerti mengapa independensi dan diputuskan oleh kovarians terbalik di sini?yxxxyyy Apa...

machine-learning bayesian conditional-probability covariance graphical-model

10

Apa keterbatasan metode Kernel dan kapan harus menggunakan metode kernel?

Metode kernel sangat efektif dalam banyak tugas klasifikasi yang diawasi. Jadi apa saja batasan metode kernel dan kapan harus menggunakan metode kernel? Terutama di era data skala besar, apa kemajuan metode kernel? Apa perbedaan antara metode kernel dan pembelajaran banyak instance? Jika datanya...

machine-learning kernel-trick

10

Klasifikasi hanya untuk satu kelas

Dalam klasifikasi sederhana, kami memiliki dua kelas: kelas-0 dan kelas-1. Dalam beberapa data saya hanya memiliki nilai untuk kelas-1, jadi tidak ada untuk kelas-0. Sekarang saya berpikir untuk membuat model untuk memodelkan data untuk kelas-1. Jadi, ketika data baru datang, model ini diterapkan...

machine-learning one-class

10

Dapatkah Random Forests melakukan jauh lebih baik daripada 2,8% test error pada MNIST?

Saya belum menemukan literatur tentang penerapan Hutan Acak untuk MNIST, CIFAR, STL-10, dll. Jadi saya pikir saya akan mencobanya sendiri dengan permutasi MNIST invarian . Di R , saya mencoba: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Ini berjalan selama 2 jam dan...

r machine-learning classification random-forest scikit-learn

10

Mengapa KNN tidak “berbasis model”?

ESL bab 2.4 tampaknya mengklasifikasikan regresi linier sebagai "berbasis model", karena mengasumsikan , sedangkan tidak ada perkiraan serupa yang dinyatakan untuk k-tetangga terdekat. Tapi bukankah kedua metode membuat asumsi tentang ?f ( x )f( x ) ≈ x ⋅ βf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\betaf( x...

machine-learning model k-nearest-neighbour

10

Perbandingan CPH, model waktu kegagalan dipercepat atau jaringan saraf untuk analisis kelangsungan hidup

Saya baru dalam analisis bertahan hidup dan saya baru-baru ini belajar bahwa ada berbagai cara untuk melakukannya dengan tujuan tertentu. Saya tertarik pada implementasi aktual dan kesesuaian metode ini. Saya diberi Cox Proportional-Hazards tradisional , model waktu kegagalan yang dipercepat dan...

r machine-learning survival neural-networks cox-model

10

Menskalakan variabel terbelakang dalam HMM Baum-Welch

Saya hanya mencoba untuk mengimplementasikan algoritma Baum-Welch yang diskalakan dan saya telah mengalami masalah di mana variabel terbelakang saya, setelah penskalaan, berada di atas nilai 1. Apakah ini normal? Bagaimanapun, probabilitas tidak boleh lebih dari 1. Saya menggunakan faktor skala...

machine-learning hidden-markov-model beta-distribution

10

Mengevaluasi kinerja model regresi menggunakan pelatihan dan set tes?

Saya sering mendengar tentang mengevaluasi kinerja model klasifikasi dengan mengulurkan set tes dan melatih model pada set pelatihan. Kemudian membuat 2 vektor, satu untuk nilai prediksi dan satu untuk nilai sebenarnya. Jelas melakukan perbandingan memungkinkan seseorang untuk menilai kinerja model...

regression machine-learning model-evaluation

10

Bagaimana cara mendapatkan kesalahan dalam jaringan saraf dengan algoritma backpropagation?

Dari video ini oleh Andrew Ng sekitar pukul 5:00 Bagaimana dan diturunkan? Bahkan, apa artinya ? didapat dengan membandingkan ke y, tidak ada perbandingan seperti itu untuk output dari lapisan tersembunyi,

machine-learning neural-networks backpropagation

10

Deteksi anomali: algoritma apa yang digunakan?

Konteks: Saya sedang mengembangkan sistem yang menganalisis data klinis untuk menyaring data tidak masuk akal yang mungkin salah ketik. Apa yang saya lakukan sejauh ini: Untuk mengukur masuk akal, upaya saya sejauh ini adalah untuk menormalkan data dan kemudian menghitung nilai masuk akal untuk...

machine-learning multivariate-analysis feature-selection algorithms outliers

10

Interpretasi area di bawah kurva PR

Saat ini saya membandingkan tiga metode dan saya memiliki Akurasi, auROC dan auPR sebagai metrik. Dan saya memiliki hasil sebagai berikut: Metode A - acc: 0.75, auROC: 0.75, auPR: 0.45 Metode B - acc: 0.65, auROC: 0.55, auPR: 0.40 Metode C - acc: 0,55, auROC: 0,70, auPR: 0,65 Saya memiliki...

machine-learning roc precision-recall

10

Apa metrik yang baik untuk menilai kualitas kecocokan PCA, untuk memilih jumlah komponen?

Apa metrik yang baik untuk menilai kualitas analisis komponen utama (PCA)? Saya melakukan algoritma ini pada dataset. Tujuan saya adalah mengurangi jumlah fitur (informasinya sangat berlebihan). Saya tahu persentase varians yang disimpan adalah indikator yang baik tentang seberapa banyak informasi...

machine-learning pca data-mining information-theory

10

Mengapa PCA memaksimalkan varian total dari proyeksi?

Christopher Bishop menulis dalam bukunya Pattern Recognition dan Machine Learning sebagai bukti, bahwa setiap komponen utama berturut-turut memaksimalkan varian proyeksi ke satu dimensi, setelah data diproyeksikan ke ruang ortogonal ke komponen yang sebelumnya dipilih. Lainnya menunjukkan bukti...

machine-learning variance pca dimensionality-reduction eigenvalues

10

Mengapa orang menyukai data yang halus?

Saya menggunakan kernel Squared Exponential (SE) untuk Regresi Proses Gaussian. Kelebihan dari kernel ini adalah: 1) sederhana: hanya 3 hiperparameter; 2) smooth: kernel ini adalah Gaussian. Mengapa orang sangat menyukai 'kehalusan'? Saya tahu bahwa kernel Gaussian terdiferensiasi tanpa batas,...

machine-learning

10

Bagaimana memilih pelatihan, validasi silang, dan ukuran set uji untuk data ukuran sampel kecil?

Asumsikan saya memiliki ukuran sampel yang kecil, misalnya N = 100, dan dua kelas. Bagaimana saya harus memilih pelatihan, validasi silang, dan ukuran set tes untuk pembelajaran mesin? Saya akan memilih secara intuitif Pelatihan menetapkan ukuran 50 Validasi silang mengatur ukuran 25, dan Ukuran...

machine-learning sampling svm cross-validation sample-size