J'ai lu un peu sur le renforcement des algorithmes pour les tâches de classification et Adaboost en particulier. Je comprends que le but d'Adaboost est de prendre plusieurs "apprenants faibles" et, à travers un ensemble d'itérations sur les données de formation, de pousser les classificateurs à...
Considérons une matrice d'entrée et une sortie binaire .yXXXyyy Une façon courante de mesurer les performances d'un classificateur consiste à utiliser des courbes ROC. Dans un tracé ROC, la diagonale est le résultat qui serait obtenu à partir d'un classificateur aléatoire. En cas de sortie...
J'ai un ensemble de données déséquilibré dans une tâche de classification binaire, où le montant positif contre le montant négatif est de 0,3% contre 99,7%. L'écart entre les positifs et les négatifs est énorme. Lorsque je forme un CNN avec la structure utilisée dans le problème MNIST, le résultat...
J'ai récemment découvert le merveilleux PCA et j'ai fait l'exemple décrit dans la documentation scikit-learn . Je souhaite savoir comment appliquer l'APC à de nouveaux points de données à des fins de classification. Après avoir visualisé PCA dans un plan bidimensionnel (axe x, y), je vois que je...
Aujourd'hui, notre professeur a déclaré en classe qu '"il n'est pas possible de sur-équiper les classificateurs linéaires". Je pense que c'est faux, car même les classificateurs linéaires peuvent être sensibles aux valeurs aberrantes dans l'ensemble de formation - prenez par exemple une machine à...
Prise en charge des machines vectorielles avec noyau de fonction à base radiale est un classificateur supervisé à usage général. Bien que je connaisse les fondements théoriques de ces SVM et leurs points forts, je ne connais pas les cas dans lesquels ils sont la méthode préférée. Alors, y a-t-il...
J'essaie de former un réseau neuronal profond pour la classification, en utilisant la propagation arrière. Plus précisément, j'utilise un réseau de neurones convolutifs pour la classification d'images, en utilisant la bibliothèque Tensor Flow. Pendant l'entraînement, je ressens un comportement...
J'ai un problème de classification où les pixels seront étiquetés avec des étiquettes souples (qui dénotent des probabilités) plutôt qu'avec des étiquettes rigides 0,1. Auparavant, avec un étiquetage dur de 0,1 pixel, la fonction de perte d'entropie croisée (sigmoidCross entropyLossLayer de Caffe)...
Nous avons un ensemble d'échantillons biologiques qui était assez cher à obtenir. Nous avons soumis ces échantillons à une série de tests pour générer des données qui sont utilisées pour construire un modèle prédictif. À cette fin, nous avons divisé les échantillons en ensembles d'apprentissage...
Mon ensemble de données comprend la mortalité totale ou la survie d'un organisme sur trois types de sites: côtier, médian et extracôtier. Les nombres dans le tableau ci-dessous représentent le nombre de sites. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Je voudrais...
Je suis novice dans l'utilisation des GMM. Je n'ai pas pu trouver d'aide en ligne appropriée. Quelqu'un pourrait-il me fournir la bonne ressource sur "Comment décider si l'utilisation de GMM convient à mon problème?" ou en cas de problèmes de classification "Comment décider si je dois utiliser la...
Disons que j'ai un tas de lignes pour un problème de classification: X1,...XN,YX1,...XN,YX_1, ... X_N, Y Où sont les entités / prédicteurs et est la classe à laquelle la combinaison d' entités de la ligne appartient.X1,...,XNX1,...,XNX_1, ..., X_NYYY De nombreuses combinaisons de fonctionnalités et...
Paramètres De nombreux algorithmes fonctionnent sur une seule relation ou table, tandis que de nombreuses bases de données réelles stockent des informations dans plusieurs tables (Domingos, 2003). Question Quels types d'algorithmes apprennent bien à partir de plusieurs tables (relationnelles). En...
Si une analyse discriminante linéaire multi-classes (ou je lis parfois plusieurs analyses discriminantes) est utilisée pour la réduction de dimensionnalité (ou la transformation après réduction de dimensionnalité via PCA), je comprends qu'en général une "normalisation du score Z" (ou...
J'ai du mal avec les points de projection dans l'analyse discriminante linéaire (LDA). De nombreux livres sur les méthodes statistiques multivariées illustrent l'idée de la LDA avec la figure ci-dessous. La description du problème est la suivante. Nous devons d'abord dessiner une frontière de...
Quelle est la différence entre «l'étalon-or» et «la vérité sur le terrain»? Les deux articles wiki (c.-à-d. L' étalon-or et la vérité au sol ) relient les deux concepts l'un à l'autre en termes de précision / exactitude du modèle. Voilà une possibilité. Mais j'ai également constaté que ces concepts...
L'une des méthodes d'évaluation pour ImageNet Competition (classer 1 000 catégories d'images) est l'erreur du top 5, qu'est-ce que cela signifie? Voir:
Le livre "Introduction to Machine learning" d'Ethem Alpaydın déclare que la dimension VC d'un rectangle aligné sur l'axe est 4. Mais comment un rectangle peut-il briser un ensemble de quatre points colinéaires avec des points alternatifs positifs et négatifs ?? Quelqu'un peut-il expliquer et...
J'étudie «Introduction à l'apprentissage statistique» par James, Witten, Hastie, Tibshirani. À la page 139 de leur livre, ils ont commencé par présenter le théorème de Bayes . n'est pas une constante mathématique, mais indique la probabilité antérieure. Rien n'est étrange dans cette équation.pk( X)...
Cet article affirme que dans CART, car une division binaire est effectuée sur une seule covariable à chaque étape, toutes les divisions sont orthogonales et donc les interactions entre les covariables ne sont pas prises en compte. Cependant, de nombreuses références très sérieuses affirment, au...