Estadísticas y Big Data classification

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Cómo comparar la precisión de dos modelos diferentes usando significación estadística

Estoy trabajando en la predicción de series de tiempo. Tengo dos conjuntos de datos y . Tengo tres modelos de predicción: . Todos esos modelos se entrenan utilizando muestras en el conjunto de datos , y su rendimiento se mide utilizando las muestras en el conjunto de datos . Digamos …

10 time-series machine-learning statistical-significance classification model-evaluation

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Prueba de proporciones y clasificador binario

Tengo una máquina prototipo que produce piezas. En una primera prueba, la máquina produce partes y un clasificador binario me dice que partes son defectuosas ( d_1 <N_1 , generalmente d_1 / N_1 <0.01 y N_1 \ approx10 ^ 4 ) y las partes N_1-d_1 son buenas.d 1 d 1 …

10 hypothesis-testing statistical-significance classification proportion

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¿Son los MFCC el método óptimo para representar música en un sistema de recuperación?

Una técnica de procesamiento de señales, la frecuencia de Mel Cepstrum , se usa a menudo para extraer información de una pieza musical para usarla en una tarea de aprendizaje automático. Este método proporciona un espectro de potencia a corto plazo, y los coeficientes se utilizan como entrada. Al diseñar …

10 machine-learning classification signal-processing mfcc

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Mejora de la clasificación SVM de diabetes

Estoy usando SVM para predecir la diabetes. Estoy usando el conjunto de datos BRFSS para este propósito. El conjunto de datos tiene las dimensiones de y está sesgado. El porcentaje de s en la variable objetivo es mientras que los s constituyen el restante .432607×136432607×136432607 \times 136Y11%11%11\%N89%89%89\% Estoy utilizando solamente …

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K-vecino más cercano con variables continuas y binarias

Tengo un conjunto de datos con columnas a b c(3 atributos). aes numérica y continua, mientras que by cson categóricas cada uno con dos niveles. Estoy utilizando el método K-vecinos más cercano para clasificar ay bsobre c. Entonces, para poder medir las distancias, transformo mi conjunto de datos eliminando by …

10 r classification k-nearest-neighbour

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¿Es AUC la probabilidad de clasificar correctamente una instancia seleccionada al azar de cada clase?

Leí este subtítulo en un documento y nunca he visto a AUC descrito de esta manera en ningún otro lugar. ¿Es esto cierto? ¿Hay alguna prueba o una forma simple de ver esto? La figura 2 muestra la precisión de predicción de variables dicotómicas expresadas en términos del área bajo …

10 classification roc auc

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¿Cómo clasificar un conjunto de datos desequilibrado por redes neuronales convolucionales (CNN)?

Tengo un conjunto de datos desequilibrado en una tarea de clasificación binaria, donde la cantidad de positivos versus la cantidad de negativos es 0.3% vs 99.7%. La brecha entre lo positivo y lo negativo es enorme. Cuando entreno un CNN con la estructura utilizada en el problema MNIST, el resultado …

10 classification neural-networks deep-learning convolution computer-vision

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¿Es f-measure sinónimo de precisión?

Entiendo que la medida f (basada en la precisión y el recuerdo) es una estimación de la precisión de un clasificador. Además, la medida f se ve favorecida sobre la precisión cuando tenemos un conjunto de datos desequilibrado. Tengo una pregunta simple (que trata más sobre el uso de la …

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Número óptimo de componentes en una mezcla gaussiana

Por lo tanto, obtener una "idea" del número óptimo de grupos en k-means está bien documentado. Encontré un artículo sobre cómo hacer esto en mezclas gaussianas, pero no estoy seguro de que me convenza, no lo entiendo muy bien. ¿Hay una ... forma más amable de hacer esto?

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¿Cómo se puede ajustar el umbral de probabilidad de un clasificador en caso de múltiples clases? [duplicar]

Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí : ¿Cómo umbral de predicción de probabilidad multiclase para obtener una matriz de confusión? (1 respuesta) Cerrado hace 3 meses . Lo anterior es un ejemplo muy simple de tener una salida de clasificador de probabilidad para un caso de clase binaria, ya …

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¿Está bien usar la función de pérdida de entropía cruzada con etiquetas suaves?

Tengo un problema de clasificación donde los píxeles se etiquetarán con etiquetas suaves (que denotan probabilidades) en lugar de etiquetas duras de 0,1. Anteriormente con el etiquetado duro de 0,1 píxeles, la función de pérdida de entropía cruzada (sigmoidCross entropyLossLayer de Caffe) estaba dando resultados decentes. ¿Está bien usar la …

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Dónde encontrar modelos pre-entrenados para el aprendizaje de transferencia [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Soy nuevo en el campo del aprendizaje automático, pero quería probar e …

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¿Qué modelo de aprendizaje profundo puede clasificar categorías que no son mutuamente excluyentes?

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

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¿Cuándo usar el modelo de mezcla gaussiana?

Soy nuevo en el uso de GMM. No pude encontrar ninguna ayuda apropiada en línea. ¿Podría alguien proporcionarme el recurso adecuado sobre "Cómo decidir si usar GMM se ajusta a mi problema?" o en caso de problemas de clasificación "¿Cómo decidir si tengo que usar la clasificación SVM o la …

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Diferencia entre los tipos de SVM

Soy nuevo en soportar máquinas de vectores. Explicación breve La svmfunción del e1071paquete en R ofrece varias opciones: Clasificación C clasificación nu una clasificación (para detección de novedad) regresión eps regresión nu ¿Cuáles son las diferencias intuitivas entre los cinco tipos? ¿Cuál debería aplicarse en qué situación?

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