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...
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...
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...
Je me suis récemment intéressé aux LSTM et j'ai été surpris d'apprendre que les poids sont partagés dans le temps. Je sais que si vous partagez les pondérations dans le temps, vos séquences temporelles d'entrée peuvent être de longueur variable. Avec des poids partagés, vous avez beaucoup moins de...
Les algorithmes génétiques sont une forme de méthode d'optimisation. Souvent, la descente de gradient stochastique et ses dérivés sont le meilleur choix pour l'optimisation des fonctions, mais des algorithmes génétiques sont encore parfois utilisés. Par exemple, l'antenne du vaisseau spatial ST5 de...
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...
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...
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
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...
J'ai fait des recherches sur le sur-ajustement et le sous-ajustement, et j'ai compris ce qu'ils sont exactement, mais je ne trouve pas les raisons. Quelles sont les principales raisons du sur-ajustement et du sous-ajustement? Pourquoi sommes-nous confrontés à ces deux problèmes dans la formation...
L'application de la fonction softmax sur un vecteur produira des "probabilités" et des valeurs comprises entre et . 000111 Mais nous pouvons également diviser chaque valeur par la somme du vecteur et cela produira des probabilités et des valeurs comprises entre et .000111 J'ai lu la réponse ici...
L'idée «fondamentale» des statistiques pour estimer les paramètres est le maximum de vraisemblance . Je me demande quelle est l'idée correspondante dans l'apprentissage automatique. Qn 1. Serait-il juste de dire que l'idée «fondamentale» de l'apprentissage automatique pour estimer les paramètres...
Étant donné les vecteurs de support d'un SVM linéaire, comment puis-je calculer l'équation de la frontière de
J'ai eu une légère confusion sur le algorithme de rétropropagation utilisé dans le perceptron multicouche (MLP). L'erreur est ajustée par la fonction de coût. En rétropropagation, nous essayons d'ajuster le poids des couches cachées. L'erreur de sortie que je peux comprendre, c'est-à-dire e = d -...
En 1999, Beyer et al. a demandé: Quand le "plus proche voisin" a-t-il un sens? Existe-t-il de meilleures façons d'analyser et de visualiser l'effet de la planéité des distances sur la recherche NN depuis 1999? Un ensemble de données [donné] fournit-il des réponses significatives au problème 1-NN?...
J'ai lu l'article d'Alexandru Niculescu-Mizil et Rich Caruana " Obtention de probabilités calibrées à partir du boost " et la discussion dans ce fil. Cependant, j'ai toujours du mal à comprendre et à implémenter la logistique ou la mise à l' échelle de Platt pour calibrer la sortie de mon...
Édition finale avec toutes les ressources mises à jour: Pour un projet, j'applique des algorithmes d'apprentissage automatique pour la classification. Défi: données étiquetées assez limitées et beaucoup plus de données non étiquetées. Buts: Appliquer la classification semi-supervisée Appliquer un...
Je construis un modèle prédictif qui prévoit la probabilité de réussite d'un étudiant à la fin d'un trimestre. Je m'intéresse particulièrement à savoir si l'étudiant réussit ou échoue, où le succès est généralement défini comme la réussite du cours et l'obtention de 70% ou plus de points sur le...
Pour la modélisation prédictive, devons-nous nous préoccuper de concepts statistiques tels que les effets aléatoires et la non indépendance des observations (mesures répétées)? Par exemple.... J'ai des données de 5 campagnes de publipostage (survenues au cours d'une année) avec divers attributs et...
Je suis développeur de logiciels (principalement .NET et Python environ 5 ans d'expérience). Que puis-je faire pour m'aider à trouver un emploi dans le domaine de l'apprentissage automatique ou vraiment tout ce qui me permettra de me lancer dans ce domaine? Le diplôme d'études supérieures est-il...