Questions marquées «supervised-learning»

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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente

J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

machine-learning caret boosting gbm hypothesis-testing t-test panel-data psychometrics intraclass-correlation generalized-linear-model categorical-data binomial model intercept causality cross-correlation distributions ranks p-value z-test sign-test time-series references terminology cross-correlation definition probability distributions beta-distribution inverse-gamma missing-data paired-comparisons paired-data clustered-standard-errors cluster-sample time-series arima logistic binary-data odds-ratio medicine hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney unsupervised-learning hierarchical-clustering neural-networks train clustering k-means regression ordinal-data change-scores machine-learning experiment-design roc precision-recall auc stata multilevel-analysis regression fitting nonlinear jmp r data-visualization gam gamm4 r lme4-nlme many-categories regression causality instrumental-variables endogeneity controlling-for-a-variable
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Comment choisir un nombre optimal de facteurs latents dans la factorisation matricielle non négative?

Étant donné une matrice Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , la factorisation matricielle non négative (NMF) trouve deux matrices non négatives Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} et Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (c'est-à-dire avec tous les éléments ≥0≥0\ge 0 ) pour représenter la matrice décomposée comme:...

cross-validation unsupervised-learning latent-variable matrix-decomposition nnmf
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Comment mesurer la forme d'un cluster?

Je sais que cette question n'est pas bien définie, mais certains clusters ont tendance à être elliptiques ou se situent dans un espace dimensionnel inférieur tandis que les autres ont des formes non linéaires (dans les exemples 2D ou 3D). Existe-t-il une mesure de non-linéarité (ou "forme") des...

unsupervised-learning clustering
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Y a-t-il une différence entre une supervision à distance, une auto-formation, un apprentissage auto-supervisé et une supervision faible?

D'après ce que j'ai lu: Supervision à distance : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them and this...

machine-learning terminology unsupervised-learning semi-supervised
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Pouvez-vous comparer différentes méthodes de clustering sur un ensemble de données sans vérité de fond par validation croisée?

Actuellement, j'essaie d'analyser un ensemble de données de document texte qui n'a aucune vérité fondamentale. On m'a dit que vous pouvez utiliser la validation croisée k-fold pour comparer différentes méthodes de clustering. Cependant, les exemples que j'ai vus dans le passé utilisent une vérité...

machine-learning clustering cross-validation unsupervised-learning
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Test exact de Fisher et distribution hypergéométrique

Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, c'est une simplification drastique, mais je ne...

fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling