C'est une question générale qui a été posée indirectement à plusieurs reprises ici, mais il manque une seule réponse faisant autorité. Il serait bon d'avoir une réponse détaillée à cette question pour la référence. L’exactitude , la proportion de classifications correctes parmi toutes les...
De nombreux emplois statistiques demandent une expérience avec des données à grande échelle. Quelles sont les compétences statistiques et informatiques nécessaires pour travailler avec de grands ensembles de données? Par exemple, qu’en est-il de la construction de modèles de régression à partir...
De nombreux classificateurs d'apprentissage machine (par exemple, les machines à vecteurs de support) permettent de spécifier un noyau. Quelle serait une manière intuitive d'expliquer ce qu'est un noyau? Un aspect auquel j'ai pensé est la distinction entre les noyaux linéaires et non linéaires. En...
Quelqu'un peut-il expliquer les principales différences entre les arbres d'inférence conditionnels ( ctreedu partypaquet dans R) par rapport aux algorithmes d'arbre de décision plus traditionnels (comme rpartdans R)? Qu'est-ce qui différencie les arbres en CI? Forces et faiblesses? Mise à jour:...
Lorsque vous utilisez SVM, nous devons sélectionner un noyau. Je me demande comment sélectionner un noyau. Des critères sur la sélection du
De nombreux ouvrages et tutoriels sur les réseaux de neurones consacrent beaucoup de temps à l'algorithme de rétropropagation, qui est essentiellement un outil permettant de calculer le gradient. Supposons que nous construisons un modèle avec ~ 10K paramètres / poids. Est-il possible d'exécuter...
J'ai souvent entendu parler de malédiction de la dimensionnalité, mais d'une manière ou d'une autre, je suis toujours incapable de saisir l'idée, tout est brumeux. Est-ce que quelqu'un peut expliquer cela de la manière la plus intuitive, comme vous le feriez à un enfant, pour que moi (et les autres...
Dans de nombreuses bibliothèques de réseaux neuronaux, il existe des «couches d'intégration», comme dans Keras ou Lasagne . Je ne suis pas sûr de comprendre son fonctionnement, malgré la lecture de la documentation. Par exemple, dans la documentation de Keras, il est écrit: Transformez les entiers...
Je me demande comment calculer la précision et se rappeler en utilisant une matrice de confusion pour un problème de classification multi-classes. Plus précisément, une observation ne peut être affectée qu'à sa classe / étiquette la plus probable. Je voudrais calculer: Précision = TP / (TP + FP)...
Lors d'un récent colloque, le résumé du locuteur a affirmé qu'ils utilisaient l'apprentissage automatique. Au cours de l'entretien, la seule chose liée à l'apprentissage automatique était qu'ils effectuaient une régression linéaire sur leurs données. Après avoir calculé les coefficients...
Je sais que k-means n'est pas supervisé et qu'il est utilisé pour la mise en cluster, etc., et que k-NN est supervisé. Mais je voulais connaître des différences concrètes entre les
Comment différentes méthodes de validation croisée se comparent-elles en termes de variance et de biais du modèle? Ma question est en partie motivée par ce fil: nombre optimal de plis en validation croisée de: est leave-one-out CV toujours le meilleur choix? KKKK. La réponse suggérée ici suggère...
J'ai souvent rencontré le terme "solution de forme fermée". Que signifie une solution sous forme fermée? Comment détermine-t-on si une solution proche existe pour un problème donné? En recherchant en ligne, j'ai trouvé des informations, mais rien dans le cadre de l'élaboration d'un modèle /...
La fonction d'activation de tanh est: tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Où , la fonction sigmoïde, est définie comme suit: .σ(x)σ(x)\sigma(x) σ(x)=ex1+exσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} Des questions: Est-ce vraiment important...
Dans l'apprentissage automatique, les gens parlent de fonction objective, de fonction de coût, de fonction de perte. Sont-ils juste des noms différents de la même chose? Quand les utiliser? S'ils ne font pas toujours référence à la même chose, quelles sont les
Le site Web sur l' intelligence artificielle définit l'apprentissage hors politique et en ligne comme suit: "Un apprenant hors politique apprend la valeur de la politique optimale indépendamment des actions de l'agent. Q-learning est un apprenant hors politique. Un apprenant en politique découvre...
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99,...
Je comprends les principes de base de l'objectif d'un support vectoriel en termes de classification d'un jeu d'entrées dans plusieurs classes différentes, mais ce que je ne comprends pas, ce sont certains détails de base. Pour commencer, l'utilisation des variables Slack me laisse un peu perplexe....
Je suis un peu confus au sujet de la sélection des fonctionnalités et de l'apprentissage automatique, et je me demandais si vous pouviez m'aider. J'ai un jeu de données de micropuces qui est classé en deux groupes et qui comporte des milliers de fonctionnalités. Mon objectif est d'obtenir un petit...
J'utilise l'algorithme de forêt aléatoire en tant que classificateur robuste de deux groupes dans une étude de microréseau comportant des milliers d'éléments. Quelle est la meilleure façon de présenter la forêt aléatoire de manière à ce qu'il y ait suffisamment d'informations pour la rendre...