Questions marquées «classification»

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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement

Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec...

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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Quel noyau SVM utiliser pour un problème de classification binaire?

Je suis un débutant en matière de prise en charge des machines vectorielles. Existe-t-il des directives qui indiquent quel noyau (par exemple linéaire, polynomial) est le mieux adapté à un problème spécifique? Dans mon cas, je dois classer les pages Web selon qu'elles contiennent ou non des...

classification svm model-selection libsvm kernel-trick

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Confiance SVM selon la distance de l'hyperline

Pour un classifieur multi-classes probabiliste, nous pouvons obtenir des probabilités d'appartenance d'un nouveau point à chaque classe ; dans le cas de 3 classes supposons que nous obtenons , donc la classe la plus probable de x est . Supposons maintenant que nous ayons un svm multi-classes où...

probability classification svm unsupervised-learning uncertainty

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Quand utiliser le modèle de mélange gaussien?

Je suis novice dans l'utilisation des GMM. Je n'ai pas pu trouver d'aide en ligne appropriée. Quelqu'un pourrait-il me fournir la bonne ressource sur "Comment décider si l'utilisation de GMM convient à mon problème?" ou en cas de problèmes de classification "Comment décider si je dois utiliser la...

classification svm gaussian-mixture generalized-moments

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Ensemble de données de test très déséquilibré et données d'entraînement équilibrées dans la classification

J'ai un ensemble de formation avec environ 3000 instances positives et 3000 instances négatives. Mais mon ensemble de données de test est à peu près déséquilibré. L'ensemble positif n'a que 50 instances et le négatif a 1500 instances, ce qui entraîne une précision très faible. Existe-t-il des...

machine-learning classification data-mining svm

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Pourquoi svm n'est-il pas aussi bon que l'arbre de décision sur les mêmes données?

Je suis nouveau dans l'apprentissage automatique et j'essaie d'utiliser scikit-learn (sklearn) pour résoudre un problème de classification. Les deux DecisionTree et SVM peuvent former un classificateur à ce problème. J'utilise sklearn.ensemble.RandomForestClassifieret sklearn.svm.SVCpour ajuster...

machine-learning classification svm scikit-learn

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LDA contre perceptron

J'essaie de me faire une idée de la façon dont LDA «s'inscrit» dans d'autres techniques d'apprentissage supervisé. J'ai déjà lu certains des articles de LDA ici sur LDA. Je connais déjà le perceptron, mais j'apprends juste le LDA maintenant. Comment le LDA s'intègre-t-il dans la famille des...

machine-learning classification discriminant-analysis supervised-learning

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Comment mesurer les performances d'un classificateur lorsque près de 100% des étiquettes de classe appartiennent à une classe?

Dans mes données, j'ai une variable de classe, notée . Les valeurs de cette variable de classe sont 0 , 1 (binaire). Presque toutes les observations de C sont 0 (près de 100%, plus précisément 97%). Je souhaiterais un test de "performance" sur différents modèles de classification (ce pourrait être...

classification binary-data model-evaluation

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Mesure de performance du classificateur qui combine sensibilité et spécificité?

J'ai des données étiquetées à 2 classes sur lesquelles j'effectue une classification à l'aide de plusieurs classificateurs. Et les ensembles de données sont bien équilibrés. Lors de l'évaluation des performances des classificateurs, je dois prendre en compte la précision du classificateur pour...

classification roc model-evaluation sensitivity-specificity

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Qu'est-ce qui fait qu'un classificateur classe mal les données? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . Serait-ce à partir des données elles-mêmes?...

classification supervised-learning

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Régression logistique: maximiser les vrais positifs - les faux positifs

J'ai un modèle de régression logistique (ajustement via glmnet en R avec régularisation nette élastique), et je voudrais maximiser la différence entre les vrais positifs et les faux positifs. Pour ce faire, la procédure suivante est venue à l'esprit: Ajuster le modèle de régression logistique...

r regression logistic classification glmnet

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seuil de classification dans RandomForest-sklearn

1) Comment puis-je changer le seuil de classification (je pense que c'est 0,5 par défaut) dans RandomForest dans sklearn? 2) Comment puis-je sous-échantillonner dans Sklearn? 3) J'ai le résultat suivant du classificateur RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class...

classification random-forest precision-recall unbalanced-classes

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Standardisation des fonctionnalités lors de l'utilisation de LDA comme étape de prétraitement

Si une analyse discriminante linéaire multi-classes (ou je lis parfois plusieurs analyses discriminantes) est utilisée pour la réduction de dimensionnalité (ou la transformation après réduction de dimensionnalité via PCA), je comprends qu'en général une "normalisation du score Z" (ou...

classification data-transformation normalization standardization discriminant-analysis

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Reproduire le tracé de projection d'une analyse discriminante linéaire

J'ai du mal avec les points de projection dans l'analyse discriminante linéaire (LDA). De nombreux livres sur les méthodes statistiques multivariées illustrent l'idée de la LDA avec la figure ci-dessous. La description du problème est la suivante. Nous devons d'abord dessiner une frontière de...

r machine-learning classification discriminant-analysis

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Quelle est la différence entre «l'étalon-or» et «la vérité sur le terrain»?

Quelle est la différence entre «l'étalon-or» et «la vérité sur le terrain»? Les deux articles wiki (c.-à-d. L' étalon-or et la vérité au sol ) relient les deux concepts l'un à l'autre en termes de précision / exactitude du modèle. Voilà une possibilité. Mais j'ai également constaté que ces concepts...

classification terminology

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ImageNet: que signifie l'erreur des cinq premiers?

L'une des méthodes d'évaluation pour ImageNet Competition (classer 1 000 catégories d'images) est l'erreur du top 5, qu'est-ce que cela signifie? Voir:

machine-learning classification computer-vision

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Dimension VC d'un rectangle

Le livre "Introduction to Machine learning" d'Ethem Alpaydın déclare que la dimension VC d'un rectangle aligné sur l'axe est 4. Mais comment un rectangle peut-il briser un ensemble de quatre points colinéaires avec des points alternatifs positifs et négatifs ?? Quelqu'un peut-il expliquer et...

classification vc-dimension

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Analyse discriminante linéaire pour

J'étudie «Introduction à l'apprentissage statistique» par James, Witten, Hastie, Tibshirani. À la page 139 de leur livre, ils ont commencé par présenter le théorème de Bayes . n'est pas une constante mathématique, mais indique la probabilité antérieure. Rien n'est étrange dans cette équation.pk( X)...

self-study classification

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Les arbres CART capturent-ils les interactions entre les prédicteurs?

Cet article affirme que dans CART, car une division binaire est effectuée sur une seule covariable à chaque étape, toutes les divisions sont orthogonales et donc les interactions entre les covariables ne sont pas prises en compte. Cependant, de nombreuses références très sérieuses affirment, au...

machine-learning classification data-mining cart

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KNN: 1 voisin le plus proche

Ma question porte sur le classificateur du plus proche voisin et concerne une déclaration faite dans l'excellent livre The Elements of Statistical Learning, par Hastie, Tibshirani et Friedman. La déclaration est (p. 465, section 13.3): "Parce qu'il utilise uniquement le point d'apprentissage le...

classification k-nearest-neighbour