Questions marquées «algorithms»

J'écris actuellement une implémentation de Random Forests mais je crois que la question est spécifique aux arbres de décision (indépendants des RF). Le contexte est donc que je crée un nœud dans un arbre de décision et que les variables de prédiction et de cible sont continues. Le nœud a un seuil...

Quelqu'un fait-il référence à un résumé des analyses d'exécution pour les algorithmes d'apprentissage automatique courants (différentes versions de NN, SVM,

J'ai une vague idée de ce qu'est une méthode de transmission de messages: un algorithme qui construit une approximation d'une distribution en construisant itérativement des approximations de chacun des facteurs de la distribution conditionnelle à toutes les approximations de tous les autres...

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'apprentissage des propriétés d'une distribution par algorithme (via des simulations informatiques) par rapport à mathématique? Il semble que les simulations informatiques puissent être une méthode d'apprentissage alternative, en particulier pour...

Je suis intéressé à regarder plusieurs mesures différentes pour les algorithmes de classement - il y en a quelques-unes répertoriées sur la page wikipedia Apprendre à classer, notamment: • Précision moyenne moyenne (MAP); • DCG et NDCG; • Precision @ n, NDCG @ n, où "@n" indique que les métriques...

Comment et pourquoi les générateurs de nombres aléatoires (RNG) sont-ils importants dans les statistiques de calcul? Je comprends que le caractère aléatoire est important lors du choix des échantillons pour de nombreux tests statistiques afin d'éviter tout biais vers l'une ou l'autre hypothèse,...

Pour évaluer les performances d'un nouvel algorithme de classificateur, j'essaie de comparer la précision et la complexité (big-O dans la formation et la classification). De Machine Learning: un examen, j'obtiens une liste complète des classificateurs supervisés, ainsi qu'un tableau de précision...

J'ai fait des recherches sur k-means et voici ce que j'ai obtenu: k-means est l'un des algorithmes les plus simples qui utilise une méthode d'apprentissage non supervisée pour résoudre les problèmes de clustering connus. Cela fonctionne très bien avec de grands ensembles de données. Cependant, il...

Question: est-il possible de former un NN pour distinguer entre les nombres pairs et impairs en utilisant uniquement comme entrée les nombres eux-mêmes? J'ai le jeu de données suivant: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 J'ai formé un NN avec deux neurones d'entrée (l'un étant...

Peut-être hors sujet ici, mais il existe déjà plusieurs ( une , deux ) questions liées. En fouillant dans la littérature (ou une recherche google pour les algorithmes SVD tronqués), on trouve beaucoup d'articles qui utilisent les SVD tronqués de diverses manières et prétendent (frustrant, souvent...

Le but de l'article était d'optimiser certains paramètres en maximisant la log-vraisemblance régularisée. Ensuite, ils calculent des dérivées partielles. Et puis les auteurs mentionnent qu'ils optimisent l'équation en utilisant L-BFGS, une procédure standard de Newton pour optimiser les fonctions...

Peut-être que c'est juste que je suis fatigué, mais j'ai du mal à essayer de comprendre l'algorithme de régression par étapes. À partir de "Éléments de l'apprentissage statistique" page 60: La régression pas à pas (FS) est encore plus contrainte que la régression pas à pas. Il commence comme une...

Je suis actuellement en train de valeurs Simuler d'une NNN variable aléatoire de dimension qui a une distribution normale à plusieurs variables avec le vecteur moyen et covariance matrice .μ = ( μ 1 , . . . , Μ N ) T SXXXμ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^TSSS J'espère que...

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de...

J'ai essayé d'apprendre et d'appliquer des modèles ARIMA. J'ai lu un excellent texte sur ARIMA de Pankratz - Prévision avec boîte univariée - Modèles Jenkins: concepts et cas . Dans le texte, l'auteur insiste particulièrement sur le principe de parcimonie dans le choix des modèles ARIMA. J'ai...

J'ai écrit du code qui peut effectuer le filtrage de Kalman (en utilisant un certain nombre de filtres de type Kalman différents [Information Filter et al.]) Pour l'analyse linéaire de l'espace d'état gaussien pour un vecteur d'état à n dimensions. Les filtres fonctionnent très bien et j'obtiens...

Apparemment, l'analyse de Fisher vise à maximiser simultanément la séparation entre les classes, tout en minimisant la dispersion à l'intérieur des classes. Une mesure utile du pouvoir de discrimination d'une variable est donc donnée par la quantité diagonale: .Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii}...

Quelqu'un peut-il m'expliquer les avantages de l'algorithme génétique par rapport aux autres méthodes traditionnelles de recherche et

Cette question a déjà des réponses ici : Algorithme de rétropropagation (2 réponses) Fermé il y a 3 mois . Qu'est-ce que l'algorithme de rétropropagation et comment

Je sais comment effectuer l'ACP (analyse en composantes principales), mais j'aimerais connaître les étapes qui devraient être utilisées pour l'analyse factorielle. Pour effectuer l'ACP, considérons une matrice , par exemple:AAA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 J'ai calculé sa matrice de corrélation B...