Perguntas com a marcação «classification»

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Qual modelo de aprendizagem profunda pode classificar categorias que não são mutuamente exclusivas

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...

machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty

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Confiança SVM de acordo com a distância da linha de hiperline

Para um classificador probabilístico de várias classes, podemos obter probabilidades de pertencer a um novo ponto para cada classe ; no caso de três classes, suponha que obtemos , portanto, a classe mais provável de x é . Agora, suponha que tenhamos um svm com várias classes, onde podemos obter...

probability classification svm unsupervised-learning uncertainty

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Conjunto de dados de teste altamente desequilibrado e dados de treinamento balanceados na classificação

Eu tenho um conjunto de treinamento com cerca de 3000 instâncias positivas e 3000 instâncias negativas. Mas meu conjunto de dados de teste é praticamente desequilibrado. O conjunto positivo possui apenas 50 instâncias e o negativo possui 1500 instâncias. Isso faz com que a precisão seja muito...

machine-learning classification data-mining svm

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LDA vs. perceptron

Estou tentando entender como a LDA se encaixa em outras técnicas de aprendizado supervisionado. Eu já li alguns dos posts do LDA aqui sobre o LDA. Eu já estou familiarizado com o perceptron, mas apenas aprendendo LDA agora. Como o LDA se encaixa na família de algoritmos de aprendizado...

machine-learning classification discriminant-analysis supervised-learning

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SMOTE gera erro por problema de desequilíbrio de várias classes

Estou tentando usar o SMOTE para corrigir o desequilíbrio no meu problema de classificação de várias classes. Embora o SMOTE funcione perfeitamente no conjunto de dados da íris conforme o documento de ajuda do SMOTE, ele não funciona em um conjunto de dados semelhante. Aqui está a aparência dos...

r classification unbalanced-classes oversampling

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Como medir o desempenho de um classificador quando perto de 100% dos rótulos de classe pertencem a uma classe?

Em meus dados, eu tenho uma variável de classe, denominado . Os valores desta variável de classe são (binário). Quase todas as observações de são 0 (perto de 100%, mais precisamente, 97%). Eu gostaria de fazer um teste de "desempenho" em diferentes modelos de classificação (pode ser precisão). O...

classification binary-data model-evaluation

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Medida de desempenho do classificador que combina sensibilidade e especificidade?

Eu tenho dados rotulados de 2 classes nos quais estou executando a classificação usando vários classificadores. E os conjuntos de dados são bem equilibrados. Ao avaliar o desempenho dos classificadores, preciso levar em consideração a precisão do classificador em determinar não apenas os...

classification roc model-evaluation sensitivity-specificity

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Regressão logística: maximização de verdadeiros positivos - falsos positivos

Eu tenho um modelo de regressão logística (adequado via glmnet em R com regularização líquida elástica) e gostaria de maximizar a diferença entre verdadeiros positivos e falsos positivos. Para fazer isso, veio à mente o seguinte procedimento: Ajuste o modelo de regressão logística padrão Usando o...

r regression logistic classification glmnet

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As florestas aleatórias podem fazer muito melhor que o erro de teste de 2,8% no MNIST?

Não encontrei nenhuma literatura sobre a aplicação de florestas aleatórias no MNIST, CIFAR, STL-10, etc., então pensei em experimentá-las com o MNIST invariante, permutador . Em R , tentei: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Isso foi executado por 2 horas e...

r machine-learning classification random-forest scikit-learn

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limiar de classificação no RandomForest-sklearn

1) Como posso alterar o limite de classificação (acho que é 0,5 por padrão) no RandomForest no sklearn? 2) como posso sub-amostrar no sklearn? 3) Tenho o seguinte resultado do classificador RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64...

classification random-forest precision-recall unbalanced-classes

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Padronizando recursos ao usar o LDA como uma etapa de pré-processamento

Se uma Análise Discriminante Linear de várias classes (ou às vezes também leio Análise Discriminante Múltipla) for usada para redução de dimensionalidade (ou transformação após redução de dimensionalidade via PCA), entendo que, em geral, uma "normalização do escore Z" (ou padronização) de os...

classification data-transformation normalization standardization discriminant-analysis

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Reproduzir plotagem de projeção de análise discriminante linear

Estou lutando com pontos de projeção na análise discriminante linear (LDA). Muitos livros sobre métodos estatísticos multivariados ilustram a idéia do LDA com a figura abaixo. A descrição do problema é a seguinte. Primeiro, precisamos traçar o limite da decisão, adicionar uma linha perpendicular...

r machine-learning classification discriminant-analysis

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Qual é a diferença entre "padrão ouro" e "verdade fundamental"?

Qual é a diferença entre "padrão ouro" e "verdade fundamental"? Os dois artigos da wiki (isto é, padrão-ouro e verdade do terreno ) relacionam os dois conceitos entre si em termos de precisão / exatidão do modelo. Essa é uma possibilidade. Mas também descobri que esses conceitos são usados de...

classification terminology

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ImageNet: o que significa o erro dos cinco principais?

Um dos métodos de avaliação do ImageNet Competition (classificar 1.000 imagens de categorias) é o erro dos cinco principais, o que isso significa? Veja:

machine-learning classification computer-vision

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Dimensão VC de um retângulo

O livro "Introdução ao aprendizado de máquina" de Ethem Alpaydın afirma que a dimensão VC de um retângulo alinhado ao eixo é 4. Mas como um retângulo pode quebrar um conjunto de quatro pontos colineares com pontos positivos e negativos alternativos? Alguém pode explicar e provar a dimensão VC de...

classification vc-dimension

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Análise Discriminante Linear para

Estou estudando 'Introdução à aprendizagem estatística' de James, Witten, Hastie, Tibshirani. Na página 139 do livro, eles começaram introduzindo o Teorema de Bayes . não é constante matemática, mas denota a probabilidade anterior. Nada é estranho nesta equação. πpk( X) = P( Y= k |X= x ) = πkfk(...

self-study classification

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As árvores CART capturam interações entre preditores?

Este artigo afirma que no CART, como uma divisão binária é realizada em uma única covariável em cada etapa, todas as divisões são ortogonais e, portanto, as interações entre covariáveis não são consideradas. No entanto, muitas referências muito sérias afirmam, pelo contrário, que a estrutura...

machine-learning classification data-mining cart

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KNN: 1 vizinho mais próximo

Minha pergunta é sobre o classificador de um vizinho mais próximo e é sobre uma afirmação feita no excelente livro The Elements of Statistical Learning, de Hastie, Tibshirani e Friedman. A declaração é (p. 465, seção 13.3): "Como ele usa apenas o ponto de treinamento mais próximo ao ponto de...

classification k-nearest-neighbour

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Diferença entre os tipos de SVM

Eu sou novo no suporte a máquinas vetoriais. Breve explicação A svmfunção do e1071pacote no R oferece várias opções: Classificação C classificação nu classificação única (para detecção de novidades) regressão eps regressão nu Quais são as diferenças intuitivas entre os cinco tipos? Qual...

r classification svm e1071

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Função de custo SVM: definições antigas e novas

Estou tentando reconciliar diferentes definições da função de custo / perda do SVM de margem flexível na forma primária. Existe um operador "max ()" que eu não entendo. Eu aprendi sobre o SVM há muitos anos no livro de graduação em nível " Introdução à mineração de dados " de Tan, Steinbach e...

machine-learning classification svm data-mining loss-functions