Questions marquées «machine-learning»

Sur la base du peu de connaissances que j'ai sur les méthodes MCMC (Markov chain Monte Carlo), je comprends que l'échantillonnage est une partie cruciale de la technique susmentionnée. Les méthodes d'échantillonnage les plus couramment utilisées sont l'hamiltonien et la métropole. Existe-t-il un...

Je ne suis pas un expert de la forêt aléatoire, mais je comprends clairement que le problème clé avec la forêt aléatoire est la génération d'arbres (aléatoire). Pouvez-vous m'expliquer comment les arbres sont générés? (c.-à-d. quelle est la distribution utilisée pour la génération d'arbres?) Merci...

L' astuce du noyau est utilisée dans plusieurs modèles d'apprentissage automatique (par exemple SVM ). Il a été introduit pour la première fois dans le document "Fondements théoriques de la méthode de la fonction potentielle dans l'apprentissage par reconnaissance de formes" en 1964. La définition...

Je lis le chapitre sur le compromis biais-variance des éléments de l'apprentissage statistique et j'ai un doute dans la formule de la page 29. Que les données proviennent d'un modèle tel que où est aléatoire nombre avec la valeur attendue et la variance . Soit la valeur d'erreur attendue du modèle...

En termes de jargon de réseau de neurones (y = poids * x + biais), comment saurais-je quelles variables sont plus importantes que d'autres? J'ai un réseau neuronal avec 10 entrées, 1 couche cachée avec 20 nœuds et 1 couche de sortie qui a 1 nœud. Je ne sais pas comment savoir quelles variables...

Récemment, j'ai appris que la création de fonctionnalités est l'un des moyens de trouver de meilleures solutions aux problèmes de ML. On peut le faire en additionnant par exemple deux fonctionnalités. Par exemple, nous possédons deux fonctionnalités "attaque" et "défense" d'une sorte de héros. Nous...

Ma configuration est la suivante: Je suis les directives dans "Modélisation prédictive appliquée". J'ai donc filtré les fonctionnalités corrélées et je me retrouve avec ce qui suit: 4900 points de données dans l'ensemble d'apprentissage et 1600 points de données dans l'ensemble de test. J'ai 26...

Je recherche des classificateurs qui produisent des probabilités que les exemples appartiennent à l'une des deux classes. Je connais la régression logistique et les Bayes naïfs, mais pouvez-vous m'en parler d'autres qui fonctionnent de manière similaire? Autrement dit, les classificateurs qui...

Les documents de recherche sur l'apprentissage automatique traitent souvent l'apprentissage et l'inférence comme deux tâches distinctes, mais je ne comprends pas très bien quelle est la distinction. Dans ce livre, par exemple, ils utilisent les statistiques bayésiennes pour les deux types de...

Quelles sont les principales différences entre les données rares et les données manquantes? Et comment cela influence-t-il l'apprentissage automatique? Plus précisément, quel effet les données éparses et les données manquantes ont-elles sur les algorithmes de classification et le type d'algorithmes...

Le caretpackage R effectue -t-il une validation croisée sur alphaet lambdapour le glmnetmodèle? Exécuter ce code, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x...

Avec toutes les discussions et le battage médiatique sur l'apprentissage profond ces jours-ci, j'ai lu des trucs élémentaires à ce sujet. Je viens de découvrir que ce n'est qu'une autre méthode d'apprentissage automatique pour apprendre des modèles à partir de données. Mais ma question est: d'où...

J'ai utilisé theeano pour expérimenter avec des LSTM et je me demandais quelles méthodes d'optimisation (SGD, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, etc.) fonctionnent le mieux pour les LSTM? Existe-t-il des documents de recherche sur ce sujet? De plus, la réponse dépend-elle du type d'application pour...

J'ai une question concernant la nécessité d'utiliser des méthodes de sélection d'entités (forêts aléatoires, valeur d'importance des caractéristiques ou méthodes de sélection d'entités univariées, etc.) avant d'exécuter un algorithme d'apprentissage statistique. Nous savons que pour éviter le...

Dans l'implémentation de ResNet par Tensorflow , je trouve qu'ils utilisent l'initialiseur de mise à l'échelle de la variance, je trouve également que l'initialiseur xavier est populaire. Je n'ai pas trop d'expérience à ce sujet, ce qui est mieux en

J'utilise un classificateur qui renvoie des probabilités. Pour calculer l'ASC, j'utilise pROC R-package. Les probabilités de sortie du classificateur sont: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsmontre la...

Je prends le cours d' Andrew Ng sur l'apprentissage automatique à travers Coursera . Pour les équations, les exposants sont utilisés à la place des indices. Par exemple, dans l'équation suivante, est utilisé à la place de :X( i )X(je)x^{(i)}XjeXjex_i J( θ0, θ1) = 12 m∑i = 1m( hθ( x( i )) - y( i...

Breiman dit que les arbres sont cultivés sans élagage. Pourquoi? Je veux dire qu'il doit y avoir une raison solide pour que les arbres de la forêt aléatoire ne soient pas élagués. D'un autre côté, il est considéré comme très important d'élaguer un seul arbre de décision pour éviter un ajustement...

J'utilise libsvm en mode C-SVC avec un noyau polynomial de degré 2 et je dois former plusieurs SVM. Chaque ensemble d'entraînement a 10 fonctionnalités et 5000 vecteurs. Pendant la formation, je reçois cet avertissement pour la plupart des SVM que je forme: WARNING: reaching max number of...

Je suis récemment tombé sur le mot «apprentissage par renforcement récurrent». Je comprends ce qu'est un «réseau neuronal récurrent» et ce qu'est un «apprentissage par renforcement», mais je n'ai pas trouvé beaucoup d'informations sur ce qu'est un «apprentissage par renforcement récurrent»....