D'après ce que je comprends, nous ne pouvons construire qu'une fonction de régression qui se situe dans l'intervalle des données d'entraînement. Par exemple (un seul des panneaux est nécessaire): Comment pourrais-je prédire l'avenir en utilisant un régresseur KNN? Encore une fois, il semble ne se...
Les modèles de sujet populaires comme LDA regroupent généralement les mots qui ont tendance à co-apparaître ensemble dans le même sujet (cluster). Quelle est la principale différence entre de tels modèles de sujet et d'autres approches simples de regroupement basées sur la cooccurrence comme PMI?...
Lorsque nous lisons un livre, la compréhension des notations joue un rôle très important dans la compréhension du contenu. Malheureusement, différentes communautés ont des conventions de notation différentes pour la formulation du modèle et le problème d'optimisation. Quelqu'un pourrait-il résumer...
Existe-t-il des articles / livres / idées sur la relation entre le nombre de caractéristiques et le nombre d'observations nécessaires pour former un classifieur "robuste"? Par exemple, supposons que j'ai 1000 fonctionnalités et 10 observations de deux classes en tant qu'ensemble de formation et 10...
Il existe de nombreux articles sur cette SE qui discutent des approches robustes de l'analyse en composantes principales (ACP), mais je ne trouve pas une seule bonne explication de la raison pour laquelle l' ACP est sensible aux valeurs aberrantes en premier
Ma perte d'entraînement diminue puis augmente à nouveau. C'est très bizarre. La perte de validation croisée suit la perte d'entraînement. Que se passe-t-il? J'ai deux LSTMS empilés comme suit (sur Keras): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]),...
Il y a déjà eu une excellente discussion sur la façon dont les machines à vecteurs de support gèrent la classification, mais je suis très confus sur la façon dont les machines à vecteurs de support se généralisent à la régression. Quelqu'un veut-il m'éclairer?
Le logiciel rendra-t-il finalement les statisticiens obsolètes? Que fait-on qui ne peut pas être programmé dans un
Ceci est similaire à la question des méthodes de rééchantillonnage de Caret , bien que cela n'ait jamais vraiment répondu à cette partie de la question d'une manière convenue. la fonction train de caret offre cvet repeatedcv. Quelle est la différence de dire faire: MyTrainControl=trainControl(...
dans presque tous les exemples de code que j'ai vus sur un VAE, les fonctions de perte sont définies comme suit (c'est du code tensorflow, mais j'ai vu des choses similaires pour theo, torch etc. C'est aussi pour un convnet, mais ce n'est pas trop pertinent non plus , affecte uniquement les axes...
Quelle est la différence entre un classificateur SVM un contre un et un contre un? Est-ce que un contre un signifie un classificateur pour classer tous les types / catégories de la nouvelle image et un contre un signifie que chaque type / catégorie de nouvelle image se classe avec un classificateur...
J'ai récemment terminé un concours Kaggle dans lequel le score roc auc a été utilisé conformément aux exigences du concours. Avant ce projet, j'utilisais normalement le score f1 comme mesure pour mesurer les performances du modèle. À l'avenir, je me demande comment dois-je choisir entre ces deux...
Je m'intéresse à la régression avec les réseaux de neurones. Les réseaux de neurones avec zéro nœud caché + connexions à couche sautée sont des modèles linéaires. Qu'en est-il des mêmes réseaux neuronaux mais avec des nœuds cachés? Je me demande quel serait le rôle des connexions de saut de couche?...
Outre les caractéristiques évidentes du classificateur comme coût de calcul, types de données attendus des fonctionnalités / étiquettes et l'adéquation à certaines tailles et dimensions d'ensembles de données, quels sont les cinq premiers classificateurs (ou 10, 20?) à essayer en premier sur un...
Je suis un étudiant en master CS dans une université allemande en train de rédiger ma thèse. Je vais avoir fini dans deux mois, je dois prendre la décision très difficile si je dois continuer avec un doctorat ou trouver un emploi dans l'industrie. Mes raisons de faire un doctorat: Je suis une...
J'ai quelques points dans R p , et je veux regrouper les points de sorte que:X= { x1, .. . , xn}X={X1,...,Xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Chaque cluster contient un nombre égal d'éléments de . (Supposons que le nombre de clusters divise n .)XXXnnn Chaque grappe est "spatialement cohérente" dans un...
Dans certaines conférences et tutoriels que j'ai vus, ils suggèrent de diviser vos données en trois parties: formation, validation et test. Mais il n'est pas clair comment le jeu de données de test doit être utilisé, ni comment cette approche est meilleure que la validation croisée sur l'ensemble...
Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Problème fondamental avec l'apprentissage en...
Cette question a été migrée à partir de Stack Overflow car il est possible d'y répondre lors de la validation croisée. Migré il y a 7 ans . J'essaie d'apprendre comment Neural Network fonctionne sur la reconnaissance d'image. J'ai vu quelques exemples et je suis devenu encore plus confus. Dans...
Les forêts aléatoires sont bien connues pour fonctionner assez bien sur une variété de tâches et ont été désignées comme l' homme du cuir des méthodes d'apprentissage . Y a-t-il des types de problèmes ou de conditions spécifiques dans lesquels il faut éviter d'utiliser une forêt...