Je connais les bases de SVM et SVR, mais je ne comprends toujours pas comment le problème de trouver un hyperplan qui maximise la marge s'intègre dans SVR. Deuxièmement, j'ai lu quelque chose sur utilisé comme marge de tolérance dans SVR. Qu'est-ce que ça veut dire?ϵϵ\epsilon Troisièmement, y...
J'essaie d'utiliser un réseau neuronal afin d'approximer la valeur Q dans l'apprentissage Q comme dans les questions sur l'apprentissage Q à l'aide des réseaux de neurones . Comme suggéré dans la première réponse, j'utilise une fonction d'activation linéaire pour la couche de sortie, tandis que...
Tout est dans le titre, est-il judicieux d'utiliser la sélection des fonctionnalités avant d'utiliser la forêt
Je travaille avec des données déséquilibrées, où il y a environ 40 cas class = 0 pour chaque classe = 1. Je peux raisonnablement faire la distinction entre les classes en utilisant des fonctionnalités individuelles, et la formation d'un classificateur naïf Bayes et SVM sur 6 fonctionnalités et des...
Le papier est ici . La politique de déploiement ... est une politique de softmax linéaire basée sur des fonctionnalités rapides, calculées de manière incrémentielle et basées sur des modèles locaux ... Je ne comprends pas ce qu'est la politique de déploiement et comment elle est liée au réseau de...
Pour une tâche de traitement du langage naturel (NLP), on utilise souvent des vecteurs word2vec comme incorporation pour les mots. Cependant, il peut y avoir de nombreux mots inconnus qui ne sont pas capturés par les vecteurs word2vec simplement parce que ces mots ne sont pas assez souvent vus dans...
Je rencontre actuellement des problèmes lors de l'analyse d'un ensemble de données de tweet avec des machines à vecteurs de support. Le problème est que j'ai un ensemble d'entraînement en classe binaire déséquilibré (5: 2); qui devrait être proportionnelle à la distribution réelle des classes. Lors...
La déviance à l'échelle, définie comme D = 2 * (log-vraisemblance du modèle saturé moins log-vraisemblance du modèle ajusté), est souvent utilisée comme mesure de la qualité de l'ajustement dans les modèles GLM. Le pourcentage de déviance expliqué, défini comme [D (modèle nul) - D (modèle ajusté)]...
Soit une séquence de variables aléatoires de Bernoulli indépendantes avec Définissez Montrez que converge en distribution vers la variable normale standard Z lorsque n tend vers
Je recherche un livre qui offre une couverture approfondie et rigoureuse de la théorie des probabilités, mais en mettant l'accent sur le matériel qui est principalement utile en dehors d'un département de mathématiques. J'ai entendu dire que "La théorie des probabilités: explorations et...
J'ai commencé à étudier les estimateurs des moindres carrés ordinaires (OLS) et j'en suis encore au tout début. J'ai déjà acheté des livres d'économétrie mais je n'ai rien trouvé en ligne. Je me demandais donc s'il existe un site Web, une page d'accueil ou d'autres ressources en ligne qui...
L'idée derrière le réseau neuronal récurrent (RNN) est claire pour moi. Je le comprends de la manière suivante: nous avons une séquence d'observations ( ) (ou, en d'autres termes, des séries temporelles multivariées). Chaque observation est un vecteur numérique à dimensions. Dans le modèle RNN,...
C'est un sujet difficile pour moi sur Google, car avoir les mots optimisation et stochastique dans une recherche par défaut est presque automatiquement une recherche d'optimisation stochastique. Mais ce que je veux vraiment savoir, c'est quelles méthodes existent pour l'optimisation des modèles...
Quelqu'un a-t-il essayé de vérifier si l'ajustement d'un modèle Elastic Net avec ElasticNetin scikit-learn en Python et glmneten R sur le même ensemble de données produit des résultats arithmétiques identiques? J'ai expérimenté de nombreuses combinaisons de paramètres (car les deux fonctions...
Essayer de calculer le nombre de visites à partir de la démographie et du service. Les données sont très biaisées. Histogrammes: qq tracés (à gauche est le journal): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityet servicesont des...
Le processus gaussien a été largement utilisé, notamment en émulation. On sait que la demande de calcul est élevée ( ).0(n3)0(n3)0(n^3) Qu'est-ce qui les rend populaires? Quels sont leurs principaux avantages cachés? Pourquoi sont-ils utilisés à la place des modèles paramétriques (par modèle...
J'ai une question générale. Récemment, je viens d'apprendre l'expansion et la régularisation de la base. Il existe plusieurs techniques intéressantes, notamment: spline cubique, spline naturelle, spline b et spline de lissage . La question est, quels sont les avantages et les inconvénients (s'il y...
Je suis intéressé par (Deep) Reinforcement Learning (RL) . Avant de plonger dans ce domaine, dois-je suivre un cours de théorie des jeux (GT) ? Quel est le lien entre GT et RL
Sur la p. 34 de Introduction à l'apprentissage statistique : \newcommand{\Var}{{\rm Var}} Bien que la preuve mathématique dépasse le cadre de ce livre, il est possible de montrer que le test attendu MSE, pour une valeur donnée x0x0x_0 , peut toujours être décomposé en la somme de trois quantités...
J'essaie de comprendre et de savoir quoi rapporter de mon analyse de certaines données en utilisant la moyenne du modèle dans R. J'utilise le script suivant pour analyser l'effet de la méthode de mesure sur une variable donnée: Voici l'ensemble de données: