Examinons le problème de la classification de l'ensemble de données MNIST. Selon la page Web MNIST de Yann LeCun , «Ciresan et al.» a obtenu un taux d'erreur de 0,23% sur l'ensemble de test MNIST en utilisant le réseau neuronal convolutionnel. Notons l'ensemble de formation MNIST comme...
Y a-t-il des vidéos ou d'autres livres / notes que quelqu'un a rencontrés qui suivent la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique par Chris Bishop? J'ai acheté ce livre pour apprendre le Machine Learning et j'ai du mal à le
Dans la reconnaissance des formes de livre et l'apprentissage automatique (formule 1.27), il donne py(y)=px(x)∣∣∣dxdy∣∣∣=px(g(y))|g′(y)|py(y)=px(x)|dxdy|=px(g(y))|g′(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) | où , est le pdf qui correspond à par rapport au changement de...
Quelles approches théoriques de la causalité devrais-je connaître en tant que statisticien / économètre appliqué? Je connais le (un tout petit peu) Modèle causal de Neyman – Rubin (et Roy , Haavelmo etc.) Le travail de Pearl sur la causalité Causalité de Granger (bien que moins axée sur le...
Je suis un peu confus au sujet de l'apprentissage d'ensemble. En bref, il exécute k modèles et obtient la moyenne de ces k modèles. Comment peut-on garantir que la moyenne des modèles k serait meilleure que n'importe laquelle des modèles en soi? Je comprends que le biais est "étalé" ou "moyenné"....
J'essaie de mieux comprendre la perte de journal et comment cela fonctionne, mais une chose que je n'arrive pas à trouver est de mettre le numéro de perte de journal dans une sorte de contexte. Si mon modèle a une perte de log de 0,5, est-ce bien? Qu'est-ce qui est considéré comme un bon et un...
Je suis juste tombé sur "critère d'information Akaike", et j'ai remarqué cette grande quantité de littérature sur la sélection des modèles (aussi des choses comme BIC semblent exister). Pourquoi les méthodes modernes d'apprentissage automatique ne profitent-elles pas de ces critères de sélection...
J'essaie d'utiliser la perte au carré pour effectuer une classification binaire sur un ensemble de données de jouets. J'utilise mtcarsun ensemble de données, utilise le mile par gallon et le poids pour prédire le type de transmission. Le graphique ci-dessous montre les deux types de données de type...
Il semble que la définition de l'apprentissage supervisé soit un sous - ensemble de l'apprentissage par renforcement, avec un type particulier de fonction de récompense qui est basée sur des données étiquetées (par opposition à d'autres informations dans l'environnement). Est-ce une représentation...
Quelle est la définition mathématique d'une relation causale entre deux variables aléatoires? Étant donné un échantillon de la distribution conjointe de deux variables aléatoires et , quand dirions-nous que cause ?XXXYYYXXXYYY Pour le contexte, je lis cet article sur la découverte causale...
Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement les 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 3 ans . Règles: un classificateur par réponse voter...
Que pensez-vous de l'application de techniques d'apprentissage automatique, comme les forêts aléatoires ou la régression pénalisée (avec pénalité L1 ou L2, ou une combinaison de celles-ci) dans de petits échantillons d'études cliniques lorsque l'objectif est d'isoler des prédicteurs intéressants...
Je regroupe les distributions de probabilité en utilisant l' algorithme de propagation d'affinité et je prévois d'utiliser la divergence de Jensen-Shannon comme métrique de distance. Est-il correct d'utiliser JSD lui-même comme distance ou JSD au carré? Pourquoi? Quelles différences résulteraient...
Quel est le meilleur classificateur 2 classes prêt à l'emploi? Oui, je suppose que c'est la question à un million de dollars, et oui, je suis conscient du théorème du déjeuner gratuit , et j'ai également lu les questions précédentes: Quel est le meilleur classificateur 2 classes prêt à l'emploi...
Je suis nouveau dans le Machine Learning. En ce moment, j'utilise un classifieur Naive Bayes (NB) pour classer les petits textes en 3 classes comme positifs, négatifs ou neutres, en utilisant NLTK et python. Après avoir effectué quelques tests, avec un ensemble de données composé de 300 000...
Étant donné une séquence d'entrées, je dois déterminer si cette séquence a une certaine propriété souhaitée. La propriété ne peut être vraie ou fausse, c'est-à-dire qu'il n'y a que deux classes possibles auxquelles une séquence peut appartenir. La relation exacte entre la séquence et la propriété...
Quelqu'un fait-il référence à un résumé des analyses d'exécution pour les algorithmes d'apprentissage automatique courants (différentes versions de NN, SVM,
Alternativement, pour prédire les marchés des changes. Je sais que cela peut devenir assez compliqué, donc en guise d'introduction, je recherche un algorithme de prédiction simple qui a une certaine précision. (C'est pour un projet universitaire M.Sc. qui dure quatre mois) J'ai lu qu'un réseau...
J'étudie un cours d'apprentissage automatique et les diapositives de la conférence contiennent des informations que je trouve en contradiction avec le livre recommandé. Le problème est le suivant: il existe trois classificateurs: classificateur A offrant de meilleures performances dans la plage...
Quels sont les avantages des courbes ROC? Par exemple, je classe certaines images, ce qui est un problème de classification binaire. J'ai extrait environ 500 fonctionnalités et appliqué un algorithme de sélection de fonctionnalités pour sélectionner un ensemble de fonctionnalités, puis j'ai...