Apa perbedaan antara "inferensi" dan "estimasi" di bawah konteks pembelajaran mesin ? Sebagai seorang pemula, saya merasa bahwa kita menyimpulkan variabel acak dan memperkirakan parameter model. Apakah pemahaman saya ini benar? Jika tidak, apa perbedaan sebenarnya, dan kapan saya harus...
Saya memiliki tugas klasifikasi di mana saya memiliki sejumlah prediktor (salah satunya adalah yang paling informatif), dan saya menggunakan model MARS untuk membangun classifier saya (saya tertarik pada model sederhana apa pun, dan menggunakan glms untuk tujuan ilustrasi akan menjadi baik baik...
[Pertanyaan ini juga diajukan pada stack overflow] Pertanyaan singkatnya Saya sedang mempelajari jaringan saraf convolutional, dan saya percaya bahwa jaringan ini tidak memperlakukan setiap input neuron (pixel / parameter) secara setara. Bayangkan kita memiliki jaringan yang dalam (banyak...
Saya membaca makalah Klasifikasi ImageNet dengan Jaringan Neural Konvolusional Dalam dan pada bagian 3 mereka menjelaskan arsitektur Jaringan Neural Konvolusional mereka, mereka menjelaskan bagaimana mereka lebih suka menggunakan: non-jenuh nonlinierf( x ) = m a x ( 0 , x )
Apa perbedaan antara jaringan saraf , jaringan Bayesian , pohon keputusan dan jaring Petri , meskipun semuanya adalah model grafis dan menggambarkan secara visual hubungan
Apa pilihan variabel / fitur yang Anda sukai untuk klasifikasi biner ketika ada lebih banyak variabel / fitur daripada pengamatan dalam set pembelajaran? Tujuannya di sini adalah untuk membahas prosedur pemilihan fitur apa yang mengurangi kesalahan klasifikasi terbaik. Kita dapat memperbaiki...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan...
Saya memiliki contoh di bawah ini yang saya ambil dari dokumentasi sklearn's sklearn.metrics.classification_report. Apa yang saya tidak mengerti adalah mengapa ada nilai f1, nilai presisi dan recall untuk setiap kelas di mana saya percaya kelas adalah label prediktor? Saya pikir skor f1 memberi...
Saya telah melakukan kompetisi pembelajaran mesin di mana mereka menggunakan RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) untuk mengevaluasi kinerja memprediksi harga jual suatu kategori peralatan. Masalahnya adalah saya tidak yakin bagaimana menafsirkan keberhasilan hasil akhir saya. Sebagai...
Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...
Saya memiliki dua pengklasifikasi A: jaringan Bayesian yang naif B: tree (terhubung sendiri) jaringan Bayesian Dalam hal akurasi dan langkah-langkah lain, A melakukan relatif lebih buruk daripada B. Namun, ketika saya menggunakan paket R ROCR dan AUC untuk melakukan analisis ROC, ternyata AUC...
Setiap dimensi fitur saya memiliki rentang nilai yang berbeda. Saya ingin tahu apakah penting untuk menormalkan dataset
Saya memiliki kursus online, di mana saya belajar, bahwa kelas yang tidak seimbang dalam data pelatihan dapat menyebabkan masalah, karena algoritma klasifikasi berlaku untuk aturan mayoritas, karena memberikan hasil yang baik jika ketidakseimbangan itu terlalu banyak. Dalam suatu tugas seseorang...
Asumsikan saya memiliki dua kelompok data, berlabel A dan B (masing-masing berisi misalnya 200 sampel dan 1 fitur), dan saya ingin tahu apakah mereka berbeda. Saya bisa: a) melakukan uji statistik (misalnya uji-t) untuk melihat apakah mereka berbeda secara statistik. b) menggunakan pembelajaran...
Berdasarkan estimasi akurasi klasifikasi, saya ingin menguji apakah satu classifier secara statistik lebih baik pada set dasar daripada classifier lain. Untuk setiap classifier, saya memilih pelatihan dan pengujian sampel secara acak dari set dasar, melatih model, dan menguji model. Saya melakukan...
Mengapa node bias digunakan dalam jaringan saraf? Berapa banyak yang harus Anda gunakan? Di lapisan mana Anda harus menggunakannya: semua lapisan tersembunyi dan lapisan
Saya agak bingung dengan perbedaan antara SVM dan perceptron. Biarkan saya mencoba meringkas pengertian saya di sini, dan jangan ragu untuk memperbaiki di mana saya salah dan mengisi apa yang saya lewatkan. Perceptron tidak mencoba mengoptimalkan "jarak" pemisahan. Selama menemukan hyperplane...
Saya punya pertanyaan tentang proses validasi silang. Saya berada di tengah-tengah kursus Pembelajaran Mesin di Cursera. Salah satu topiknya adalah tentang validasi silang. Saya merasa agak sulit untuk diikuti. Saya tahu mengapa kami membutuhkan CV karena kami ingin model kami bekerja dengan baik...
Saya mencoba menggunakan scikit-learning untuk regresi polinomial. Dari apa yang saya baca regresi polinomial adalah kasus khusus dari regresi linier. Saya berharap bahwa mungkin salah satu model linear umum scikit dapat diparameterisasi agar sesuai dengan polinomial berurutan lebih tinggi tetapi...
Saya telah belajar bahwa, ketika berhadapan dengan data menggunakan pendekatan berbasis model, langkah pertama adalah memodelkan prosedur data sebagai model statistik. Kemudian langkah selanjutnya adalah mengembangkan algoritma inferensi / pembelajaran yang efisien / cepat berdasarkan pada model...