Preguntas etiquetadas con machine-learning

Sé que este es principalmente un sitio de estadísticas, por lo que si no estoy en el tema, por favor redirígeme. Tengo un sistema con bombas que a veces se rompen y necesitan ser reemplazadas. Me gustaría poder predecir las fallas y, por lo tanto, dar una alerta temprana a …

8 time-series  machine-learning  data-transformation 

Tengo un conjunto de datos de una bolsa de palabras. Elijo aleatoriamente algunos puntos y los uso para probar y los otros se usan para entrenar. caso (1) Simplemente tomo cada punto de datos del conjunto de prueba y lo clasifico como teniendo la misma etiqueta de clase que su …

8 machine-learning  classification 

Tenemos un pequeño conjunto de datos (alrededor de 250 muestras * 100 características) en el que queremos construir un clasificador binario después de seleccionar el mejor subconjunto de características. Digamos que dividimos los datos en: Entrenamiento, Validación y Pruebas Para la selección de características, aplicamos un modelo de envoltura basado …

8 machine-learning  cross-validation  feature-selection  train 

Estoy tratando de implementar la regularización múltiple en máquinas de vectores de soporte (SVM) en Matlab. Estoy siguiendo las instrucciones en el documento de Belkin et al. (2006), ahí está la ecuación: f∗=argminf∈Hk∑li=1V(xi,yi,f)+γA∥f∥2A+γI∥f∥2If∗=argminf∈Hk∑i=1lV(xi,yi,f)+γA‖f‖A2+γI‖f‖I2f^{*} = \text{argmin}_{f \in H_k}\sum_{i=1}^{l}V\left(x_i,y_i,f\right)+\gamma_{A}\left\| f \right\|_{A}^{2}+\gamma_{I}\left\| f \right\|_{I}^{2} donde V es alguna función de pérdida y es …

8 machine-learning  svm  regularization 

Estoy calculando algunas probabilidades condicionales y los intervalos de confianza del 95% asociados. Para muchos de mis casos, tengo recuentos directos de xéxitos fuera de los nensayos (de una tabla de contingencia), por lo que puedo usar un intervalo de confianza binomial, como se proporciona binom.confint(x, n, method='exact')en R. Sin …

8 r  bayesian  confidence-interval  conditional-probability  hidden-markov-model  segmentation  hypothesis-testing  statistical-significance  multiple-comparisons  multiple-regression  r  regression  survey  sample  finite-population  pca  model-selection  dataset  partitioning  clustering  time-series  least-squares  regression  standard-error  causality  r  time-series  outliers  missing-data  machine-learning  svm  hypothesis-testing  discrete-data  r  data-visualization  survey  likert  finance  regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined  svm  natural-language 

El problema de diseñar un clasificador de clases múltiples usando LDA puede expresarse como un problema de 2 clases (uno frente a todo lo demás) o un problema de clases múltiples . ¿Por qué es que, en ciertos casos , el clasificador LDA de múltiples clases supera el LDA de …

8 machine-learning  classification  pattern-recognition  discriminant-analysis 

¿Existe algún método para construir árboles de decisión que tenga en cuenta los predictores estructurados / jerárquicos / multinivel, que me permitan imponer conocimientos de dominio o restricciones en las interacciones, por ejemplo?

8 regression  machine-learning  multilevel-analysis  cart 

Estoy usando la regresión vectorial de soporte para modelar algunos datos bastante sesgados (con curtosis alta). Intenté modelar los datos directamente, pero estoy obteniendo predicciones erróneas, creo que principalmente debido a la distribución de los datos, que está sesgada con colas muy gruesas. Estoy bastante seguro de que algunos valores …

8 machine-learning  svm  cross-validation  predictive-models  outliers 

Recuerdo haber visto / leído en alguna parte que para SVM multiclase con datos no balanceados, había una manera de determinar los pesos de clase a partir de los datos de entrenamiento (en lugar de la validación X). ¿Alguien sabe cuál es el método o de qué papel proviene? Gracias

8 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

Los algoritmos de refuerzo, como AdaBoost , combinan múltiples clasificadores 'débiles' para formar un solo clasificador más fuerte. Aunque en teoría el refuerzo debería ser posible con cualquier clasificador base, en la práctica parece que los clasificadores basados ​​en árboles son los más comunes. ¿Por qué es esto? ¿Qué propiedades …

8 machine-learning  boosting  ensemble 

Estoy resolviendo un problema de clasificación usando un conjunto de entrenamiento de aprendizaje por parejas. Tenemos 2 clases: malas y buenas . También tenemos pares de objetos.(ai,bi)ni=1(ai,bi)i=1n(a_i,b_i)_{i=1}^n, lo que significa ese objeto aiaia_i es mejor quebibib_i. Cada objeto se describe a través de sus coordenadas reales:ai=x1i,x2i,…xkiai=xi1,xi2,…xika_i = x_i^1, x_i^2, \dots …

8 machine-learning  classification 

Leí en este intercambio un método heurístico para estimar gamma para el kernel rbf en SVM. Me preguntaba si alguien podría explicármelo con un poco más de detalle. Creo que selecciona 1000 (o una gran cantidad) de pares de puntos de datos del conjunto de datos y luego calcula la …

8 machine-learning  cross-validation  svm 

Me gustaría poder diseñar un clasificador que pueda distinguir entre diferentes tipos de conversaciones (no necesariamente decir nada sobre el estado de ánimo, la sinceridad o el resultado, eso es demasiado descabellado). Para saber, por ejemplo, que entre 50 muestras de conversaciones, 10 involucran a ambas partes que buscan información …

8 machine-learning  classification  text-mining 

¿Cómo combina un clasificador de conjunto las predicciones de sus clasificadores constituyentes? Tengo dificultades para encontrar una descripción clara. En algunos ejemplos de código que he encontrado, el conjunto solo promedia las predicciones, pero no veo cómo esto podría hacer una "mejor" precisión general. Considere el siguiente caso. Un clasificador …

8 machine-learning  bayesian  random-forest  naive-bayes  ensemble 

Estoy usando el ingenuo clasificador bayes para clasificar entre dos grupos de datos. Un grupo de datos es mucho más grande que el otro (más de 4 veces). Estoy usando la probabilidad previa de cada grupo en el clasificador. El problema es que el resultado que obtengo tiene un 0% …

8 machine-learning  naive-bayes  unbalanced-classes