Estadísticas y Big Data classification

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¿Máquinas de Boltzmann restringidas para la regresión?

Estoy siguiendo la pregunta que había hecho anteriormente sobre RBM . Veo mucha literatura que los describe, pero ninguno que en realidad habla de regresión (ni siquiera clasificación con datos etiquetados). Tengo la sensación de que se usa solo para datos no etiquetados. ¿Hay algún recurso para manejar la regresión? …

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¿Se puede usar el error cuadrático medio para la clasificación?

Sé la fórmula del error cuadrático medio y cómo calcularlo. Cuando hablamos de una regresión podemos calcular el error cuadrático medio. Sin embargo, ¿podemos hablar sobre un MSE para un problema de clasificación y cómo calcularlo?

13 classification error

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¿Cuándo es adecuada la regresión logística?

Actualmente me estoy enseñando cómo hacer la clasificación, y específicamente estoy mirando tres métodos: máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y regresión logística. Lo que intento entender es por qué la regresión logística funcionaría mejor que las otras dos. Desde mi comprensión de la regresión logística, la idea es …

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¿Por qué se usa n-gram en la identificación del lenguaje de texto en lugar de palabras?

En dos bibliotecas de identificación de idiomas populares, Compact Language Detector 2 para C ++ y el detector de idiomas para java, ambos utilizaron n-gramos (basados en caracteres) para extraer características de texto. ¿Por qué no se usa una bolsa de palabras (una sola palabra / diccionario), y cuál es …

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¿Cómo calcular los pesos del criterio de Fisher?

Estoy estudiando reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, y me encontré con la siguiente pregunta. Considere un problema de clasificación de dos clases con igual probabilidad de clase previaP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} y la distribución de instancias en cada clase dada por p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} …

12 machine-learning self-study classification discriminant-analysis

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¿Cómo realizar la imputación de valores en una gran cantidad de puntos de datos?

Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …

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¿Cómo entreno HMM para la clasificación?

Así que entiendo que cuando entrenas HMM para la clasificación, el enfoque estándar es: Separe sus conjuntos de datos en los conjuntos de datos para cada clase Entrena un HMM por clase En el conjunto de prueba, compare la probabilidad de cada modelo para clasificar cada ventana Pero, ¿cómo entreno …

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Las ingenuas Bayes presentan probabilidades: ¿debo contar las palabras dos veces?

Estoy creando prototipos de mi propio modelo de bolsa de palabras Naive Bayes, y tenía una pregunta sobre el cálculo de las probabilidades de las características. Digamos que tengo dos clases, solo usaré spam y no spam ya que eso es lo que todos usan. Y tomemos la palabra "viagra" …

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¿Por qué aumentar el número de funciones reduce el rendimiento?

Estoy tratando de obtener una intuición de por qué aumentar el número de funciones podría reducir el rendimiento. Actualmente estoy usando un clasificador LDA que funciona mejor de manera bivariante entre ciertas funciones, pero peor al mirar más funciones. Mi precisión de clasificación se realiza utilizando un xval estratificado de …

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La relación entre la cantidad de vectores de soporte y la cantidad de características

Ejecuté un SVM contra un conjunto de datos dado e hice la siguiente observación: Si cambio la cantidad de características para construir el clasificador, la cantidad de vectores de soporte resultantes también cambiará. Me gustaría saber cómo explicar este tipo de escenario.

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PCA y bosques aleatorios

Para una competencia reciente de Kaggle, definí (manualmente) 10 características adicionales para mi conjunto de entrenamiento, que luego se usarían para entrenar un clasificador aleatorio de bosques. Decidí ejecutar PCA en el conjunto de datos con las nuevas características, para ver cómo se comparaban entre sí. Descubrí que ~ 98% …

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Análisis discriminante lineal y regla de Bayes: clasificación

¿Cuál es la relación entre el análisis discriminante lineal y la regla de Bayes? Entiendo que LDA se usa en la clasificación al tratar de minimizar la relación de la varianza dentro del grupo y entre la varianza del grupo, pero no sé cómo se usa la regla de Bayes …

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¿Un conjunto de entrenamiento escaso afecta negativamente a un SVM?

Estoy tratando de clasificar los mensajes en diferentes categorías usando un SVM. He compilado una lista de palabras / símbolos deseables del conjunto de entrenamiento. Para cada vector, que representa un mensaje, configuro la fila correspondiente a 1si la palabra está presente: "corpus" es: [Mary, little, lamb, star, twinkle] primer …

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Aplicación de machine learning para el filtrado DDoS

En el curso de aprendizaje automático de Stanford, Andrew Ng mencionó la aplicación de ML en TI. Algún tiempo después, cuando obtuve DDoS de tamaño moderado (alrededor de 20k bots) en nuestro sitio, decidí luchar contra él usando un simple clasificador de red neuronal. Escribí este script de Python en …

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¿Predecir múltiples objetivos o clases?

Supongamos que estoy construyendo un modelo predictivo en el que intento predecir múltiples eventos (por ejemplo, tanto el lanzamiento de un dado como el lanzamiento de una moneda). La mayoría de los algoritmos con los que estoy familiarizado trabajan con un solo objetivo, por lo que me pregunto si existe …

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