Une forêt aléatoire (RF) est créée par un ensemble d'arbres de décision (DT). En utilisant l'ensachage, chaque DT est formé dans un sous-ensemble de données différent. Par conséquent, existe-t-il un moyen de mettre en œuvre une forêt aléatoire en ligne en ajoutant plus de décision sur les nouvelles...
Peu de choses dans la vie me font plaisir comme gratter des données structurées et non structurées d'Internet et les utiliser dans mes modèles. Par exemple, le Data Science Toolkit (ou RDSTKpour les programmeurs R) me permet d'extraire de nombreuses bonnes données géolocalisées en utilisant des...
J'essaie de trouver un équivalent de diagrammes de Hinton pour les réseaux multicouches pour tracer les poids pendant l'entraînement. Le réseau formé est quelque peu similaire à un SRN profond, c'est-à-dire qu'il a un grand nombre de matrices de poids multiples, ce qui rendrait l'intrigue...
Je travaille sur un projet de science des données lié à l'exploration des relations sociales et j'ai besoin de stocker des données dans certaines bases de données graphiques. Au départ, j'ai choisi Neo4j comme base de données. Mais il semble que Neo4j ne soit pas à l'échelle. L'alternative que j'ai...
Quelqu'un peut-il me dire quel est le but de la génération de fonctionnalités? et pourquoi l'enrichissement de l'espace des fonctionnalités est nécessaire avant de classer une image? Est-ce une étape nécessaire? Existe-t-il une méthode pour enrichir l'espace des
Une phrase couramment entendue dans le Machine Learning non supervisé est Les entrées de grande dimension vivent généralement sur ou à proximité d'un collecteur de faible dimension Qu'est-ce qu'une dimension? Qu'est-ce qu'un collecteur? Quelle est la différence? Pouvez-vous donner un exemple pour...
Je suis un débutant en Machine Learning. Dans SVM, l'hyperplan de séparation est défini comme . Pourquoi dit-on vecteur w orthogonal à l'hyperplan de séparation?y= wTx + by=wTx+by = w^T x +
Je suis très nouveau sur Scala et Spark, et je travaille sur des exercices autodidactes utilisant des statistiques de baseball. J'utilise une classe de cas pour créer un RDD et attribuer un schéma aux données, puis je le transforme en DataFrame afin que je puisse utiliser SparkSQL pour sélectionner...
Tout d'abord, ce terme semble si obscur. Quoi qu'il en soit .. Je suis programmeur logiciel. L'un des langages que je peux coder est Python. En parlant de données, je peux utiliser SQL et faire du Data Scraping. Ce que j'ai découvert jusqu'à présent après avoir lu tellement d'articles que la...
Supposons que j'ai des classificateurs C_1 ... C_n qui sont disjoints dans le sens où aucun ne retournera vrai sur la même entrée (par exemple les nœuds dans un arbre de décision). Je veux construire un nouveau classificateur qui est l'union d'un sous-ensemble de ceux-ci (par exemple, je veux...
Je suis un débutant en apprentissage automatique et je suis confronté à une situation. Je travaille sur un problème d'enchères en temps réel, avec l'ensemble de données IPinYou et j'essaie de faire une prédiction de clic. Le fait est que, comme vous le savez peut-être, l'ensemble de données est...
Je veux prédire une valeur et j'essaie d'obtenir une prédiction qui optimise entre être aussi bas que possible, mais toujours plus grand que . En d'autres termes: Y ( x ) Y ( x ) coût { Y ( x ) ≳ Y ( x ) } > > coût { Y ( x ) ≳ Y ( x ) }Oui( x )Oui(X)Y(x)Oui^( x )Oui^(X)\hat Y(x)Oui( x...
Je cherche à trouver un poids pré-formé de modèles déjà formés comme les données de Google Actualités, etc. J'ai eu du mal à former un nouveau modèle avec suffisamment de données (10 Go, etc.) pour moi. Donc, je veux profiter de l'apprentissage par transfert dans lequel je serais en mesure...
Je lis une présentation et il recommande de ne pas utiliser l'encodage de sortie, mais il est correct avec un encodage à chaud. Je pensais qu'ils étaient tous les deux identiques. Quelqu'un peut-il décrire les différences entre
Je ne suis pas un spécialiste du sujet, et ma question est probablement très naïve. Il découle d'un essai pour comprendre les pouvoirs et les limites de l'apprentissage par renforcement tel qu'il est utilisé dans le programme AlphaGo. Le programme AlphaGo a été construit en utilisant, entre autres...
Le modèle de régression linéaire est linéaire en paramètres. Qu'est-ce que cela signifie
J'ai des documents texte qui contiennent principalement des listes d'articles. Chaque élément est un groupe de plusieurs jetons de différents types: prénom, nom, date de naissance, numéro de téléphone, ville, profession, etc. Un jeton est un groupe de mots. Les articles peuvent se trouver sur...
J'utilise scikit-learn Random Forest Classifier et je veux tracer l'importance des fonctionnalités, comme dans cet exemple . Cependant, mon résultat est complètement différent, dans le sens où l'écart-type de l'importance des fonctionnalités est presque toujours plus important que l'importance des...
Lorsque nous effectuons une validation croisée k, devons-nous simplement utiliser le classificateur qui a la plus haute précision de test? Quelle est généralement la meilleure approche pour obtenir un classifieur à partir d'une validation
Il est dit dans Wikipedia et deeplearning4j que les NN d'apprentissage en profondeur (DLNN) sont des NN qui ont> 1 couche cachée. Ce type de NN était standard à l'université pour moi, alors que DLNN est très excité en ce moment. Été là, fait ça - quel est le problème? J'ai également entendu dire...