Quelle est la dimension VC de l'algorithme k le plus proche voisin si k est égal au nombre de points d'apprentissage utilisés? Contexte: Cette question a été posée dans un cours que j'ai suivi et la réponse donnée était 0. Je ne comprends cependant pas pourquoi c'est le cas. Mon intuition est que...
Le chapitre 2.4 d' ESL semble classer la régression linéaire comme "basée sur un modèle", car elle suppose , alors qu'aucune approximation similaire n'est indiquée pour les k-voisins les plus proches. Mais les deux méthodes ne font-elles pas d'hypothèses sur ?f ( x )F( x ) ≈ x ⋅ βf(x)≈x⋅βf(x)...
Je comprends la prémisse de l'algorithme kNN pour les données spatiales. Et je sais que je peux étendre cet algorithme à utiliser sur n'importe quelle variable de données continue (ou données nominales avec distance de Hamming). Cependant, quelles stratégies sont utilisées pour traiter des données...
J'ai un ensemble de données avec des colonnes a b c(3 attributs). aest numérique et continue tandis que bet csont catégoriques chacun avec deux niveaux. J'utilise la méthode K-Neighbors la plus proche de classer aet bsur c. Donc, pour pouvoir mesurer les distances, je transforme mon ensemble de...
Question: Avec une chaîne MCMC à 10 dimensions, disons que je suis prêt à vous remettre une matrice des tirages: 100 000 itérations (lignes) par 10 paramètres (colonnes), comment identifier au mieux les modes postérieurs? Je suis particulièrement préoccupé par plusieurs modes. Contexte:Je me...
Dans l'apprentissage informatique, le théorème de la NFL déclare qu'il n'y a pas d'apprenant universel. Pour chaque algorithme d'apprentissage, il existe une distribution qui amène l'apprenant à émettre une hypotesis avec une grande erreur, avec une probabilité élevée (bien qu'il y ait une...
Ma question porte sur le classificateur du plus proche voisin et concerne une déclaration faite dans l'excellent livre The Elements of Statistical Learning, par Hastie, Tibshirani et Friedman. La déclaration est (p. 465, section 13.3): "Parce qu'il utilise uniquement le point d'apprentissage le...
Je sais qu'il existe plus de deux types de normalisation. Par exemple, 1- Transformer les données en utilisant un z-score ou un t-score. Ceci est généralement appelé standardisation. 2- Redimensionner les données pour avoir des valeurs comprises entre 0 et 1. La question maintenant si j'ai besoin...
J'ai effectué l'appariement du score de prospérité (dans R en utilisant le package R "Matchit"). J'ai utilisé la méthode d'appariement "le plus proche voisin". Après l'appariement, j'ai comparé le traitement et le groupe témoin en fonction de leur variable de résultat. Pour cette comparaison, j'ai...
J'ai obtenu cette question dans un quiz, il a demandé quelle sera l'erreur de formation pour un classificateur KNN lorsque K = 1. Que signifie la formation pour un classificateur KNN? Ma compréhension du classificateur KNN était qu'il considère l'ensemble des données et attribue à toute nouvelle...