J'utilisais l' kmeansinstruction de R pour effectuer l'algorithme k-means sur l'ensemble de données iris d'Anderson. J'ai une question sur certains paramètres que j'ai obtenus. Les résultats sont: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000...
J'essaie de comprendre comment utiliser l'apprentissage automatique pour prédire la série financière 1 étape ou plus dans le futur. J'ai une série temporelle financière avec des données descriptives et je voudrais former un modèle et ensuite utiliser le modèle pour prédire n étapes à venir. Ce que...
La description: Soit le domaine problématique la classification de documents où il existe un ensemble de vecteurs de caractéristiques, chacun appartenant à 1 ou plusieurs classes. Par exemple, un document doc_1peut appartenir aux catégories Sportset English. Question: En utilisant le réseau de...
Je ne trouve pas la définition générale de ce qu'est un classificateur? Je comprends comment cela peut fonctionner, mais je ne parviens pas à une
Quelqu'un peut-il m'orienter vers un algorithme en ligne (récursif) pour la régularisation de Tikhonov (moindres carrés régularisés)? Dans un cadre hors ligne, je calculerais β^=(XTX+λI)−1XTYβ^=(XTX+λI)−1XTY\hat\beta=(X^TX+λI)^{−1}X^TY utilisant mon ensemble de données d'origine où λλλ est trouvé...
Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, c'est une simplification drastique, mais je ne...
Actuellement, j'essaie d'analyser un ensemble de données de document texte qui n'a aucune vérité fondamentale. On m'a dit que vous pouvez utiliser la validation croisée k-fold pour comparer différentes méthodes de clustering. Cependant, les exemples que j'ai vus dans le passé utilisent une vérité...
Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 Comment puis-je calculer la précision et le rappel pour qu'il devienne facile de calculer le score F1. La matrice de confusion normale est une dimension 2 x 2. Cependant, quand il devient 3 x 3, je ne sais pas comment...
Je voudrais appliquer la fonction de base gaussienne dans une implémentation de régression linéaire. Malheureusement, j'ai du mal à comprendre quelques paramètres dans la fonction de base. Plus précisément et .σμμ\muσσ\sigma Mon ensemble de données est une matrice de 10 000 x 31. 10 000...
Je veux comparer deux algorithmes de classement. Dans ces algorithmes, le client spécifie certaines conditions dans sa recherche. Selon les exigences du client, ces algorithmes doivent attribuer un score pour chaque élément de la base de données et récupérer les éléments ayant les scores les plus...
D'après ce que j'ai lu: Supervision à distance : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them and this...
Dans cette question - Existe - t-il une méthode pour construire des arbres de décision qui tienne compte des prédicteurs structurés / hiérarchiques / multiniveaux? - ils mentionnent une méthode de données de panel pour les arbres. Existe-t-il des méthodes de données de panneau spécifiques pour...
Je recherche un manuel / des notes de cours en apprentissage par renforcement. J'aime bien l ' "Introduction à l'apprentissage statistique" , mais malheureusement ils ne couvrent pas ce sujet. Je sais qu'un livre de Sutton et Barto est une référence standard, et peut-être que le NDP est également...
Je voudrais connaître les différences entre la régression logistique randomisée (RLR) et la régression logistique simple (LR), par conséquent, je lis un article "Sélection de la stabilité" de Meinshausen, et al. ; cependant je ne comprends pas ce qu'est RLR et quelles sont les différences entre RLR...
La question: Bootstrapping est supérieur au jackknifing; cependant, je me demande s'il existe des cas où le jackknifing est la seule ou au moins une option viable pour caractériser l'incertitude à partir des estimations des paramètres. De plus, dans des situations pratiques, dans quelle mesure le...
Y a-t-il une différence entre les termes "réseau neuronal" et
Je lis PRML et je ne comprends pas l'image. Pourriez-vous s'il vous plaît donner quelques conseils pour comprendre l'image et pourquoi le MLE de la variance dans une distribution gaussienne est biaisé? formule 1.55: formule 1.56 σ 2 M L E =1μMLE=1N∑n=1NxnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N}...
J'espère qu'il n'y aura peut-être pas de réponse définitive à cette question. Mais j'ai utilisé un certain nombre d'algorithmes d'apprentissage automatique dans le passé et j'essaie d'en apprendre davantage sur les réseaux bayésiens. Je voudrais comprendre dans quelles circonstances ou pour quels...
J'ai trouvé de nombreux articles qui indiquent que les méthodes de boosting sont sensibles aux valeurs aberrantes, mais aucun article expliquant pourquoi. D'après mon expérience, les valeurs aberrantes sont mauvaises pour tout algorithme d'apprentissage automatique, mais pourquoi les méthodes de...
Dans la série de conférences Learning from Data , le professeur mentionne que la dimension VC mesure la complexité du modèle sur le nombre de points qu'un modèle donné peut briser. Donc, cela fonctionne parfaitement pour les modèles de classification où nous pourrions dire sur N points si le...