คำถามติดแท็ก model-selection

ฉันสงสัยว่าถ้ามีฮิวริสติกเกี่ยวกับคุณลักษณะหลายอย่างกับจำนวนการสังเกต เห็นได้ชัดว่าถ้าคุณสมบัติจำนวนหนึ่งเท่ากับจำนวนการสังเกตแบบจำลองจะพอดี โดยใช้วิธีการกระจัดกระจาย (LASSO, elastic net) เราสามารถลบคุณลักษณะต่าง ๆ เพื่อลดแบบจำลองได้ คำถามของฉันคือ (ในทางทฤษฎี): ก่อนที่เราจะใช้ตัวชี้วัดเพื่อประเมินการเลือกแบบจำลองจะมีข้อสังเกตเชิงประจักษ์ใดบ้างที่เกี่ยวข้องกับจำนวนคุณลักษณะที่เหมาะสมที่สุดกับจำนวนการสังเกต? ตัวอย่างเช่น: สำหรับปัญหาการจำแนกเลขฐานสองที่มี 20 อินสแตนซ์ในแต่ละชั้นจะมีขีด จำกัด บนของจำนวนคุณสมบัติที่จะใช้หรือไม่?

17 feature-selection  model-selection 

มีกฎของหัวแม่มือ (หรือกฎจริง) ที่เกี่ยวข้องกับจำนวน LSTM ขั้นต่ำ, สูงสุดและ "สมเหตุสมผล" ที่ฉันควรใช้หรือไม่? โดยเฉพาะฉันเกี่ยวข้องกับBasicLSTMCellจาก TensorFlow และnum_unitsคุณสมบัติ โปรดสมมติว่าฉันมีปัญหาการจำแนกที่กำหนดโดย: t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector (number of classes) i - number of training examples ตัวอย่างจริงหรือไม่ที่จำนวนตัวอย่างการฝึกอบรมควรมากกว่า: 4*((n+1)*m + m*m)*c ที่cเป็นจำนวนของเซลล์? ฉันใช้สิ่งนี้: จะคำนวณจำนวนพารามิเตอร์ของเครือข่าย …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

มีวิธีการเลือกคุณสมบัติ / วิธีเลือกตัวแปรหลายวิธี (ดูตัวอย่างGuyon & Elisseeff, 2003 ; Liu et al., 2010 ): วิธีการกรอง (เช่นความสัมพันธ์, อิงตามเอนโทรปี, อิงตามความสำคัญของป่าแบบสุ่ม), วิธีการ wrapper (เช่นการค้นหาไปข้างหน้าการค้นหาการปีนเขา) และ วิธีการฝังตัวที่การเลือกคุณสมบัติเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้รูปแบบ อัลกอริทึมที่เผยแพร่จำนวนมากถูกนำไปใช้ในเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเช่น R, Python และอื่น ๆ อะไรจะเป็นวิธีที่เหมาะสมในการเปรียบเทียบอัลกอริธึมการเลือกคุณลักษณะที่แตกต่างกันและเพื่อเลือกวิธีที่ดีที่สุดสำหรับปัญหา / ชุดข้อมูลที่กำหนด จะมีคำถามเพิ่มเติมอีกหรือไม่ว่ามีตัวชี้วัดใดบ้างที่ทราบประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการเลือกคุณลักษณะหรือไม่

10 feature-selection  performance  model-selection 

ฉันเข้าใจว่า Hidden Markov Model ใช้ในลำดับจีโนมเช่นการค้นหายีนอย่างไร แต่ฉันไม่เข้าใจว่าจะเกิดอะไรขึ้นกับโมเดลของมาร์คอฟโดยเฉพาะ ฉันหมายความว่าควรมีโมเดลกี่รัฐ มีการเปลี่ยนที่เป็นไปได้กี่ครั้ง โมเดลควรมีการวนซ้ำหรือไม่? พวกเขาจะรู้ได้อย่างไรว่าแบบจำลองของพวกเขาดีที่สุด? พวกเขาลองจินตนาการว่าจะพูดถึง 10 แบบที่แตกต่างกันหรือไม่และเปรียบเทียบกับโมเดล 10 แบบนั้น

10 machine-learning  model-selection  hyperparameter  markov