J'ai trouvé deux questions ici et ici à propos de ce problème, mais il n'y a pas encore de réponse ou d'explication évidente. J'applique le même problème lorsque l'erreur de validation est inférieure à l'erreur d'apprentissage dans mon réseau de neurones à convolution. Qu'est-ce que ça veut...
Je trouve les ressources comme le livre de recettes Probability and Statistics et la carte de référence R pour l'exploration de données extrêmement utiles. Ils servent évidemment de références, mais ils m'aident également à organiser mes réflexions sur un sujet et à comprendre le terrain. Q:...
La PCA et l’auto-encodeur peuvent tous deux réduire la démence. Quelle est la différence entre eux? Dans quelle situation devrais-je utiliser l'un plutôt que
À mes yeux, il semble que la validation en attente est inutile. En d’autres termes, scinder le jeu de données original en deux parties (formation et test) et utiliser le score de test comme mesure de généralisation est quelque peu inutile. La validation croisée des plis en K semble donner de...
Dans l’apprentissage statistique, implicitement ou explicitement, on suppose toujours que l’apprentissage D={X,y}ré={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \} est composé de NNN tuples d’entrée / réponse qui sont indépendamment tirés du même joint distribution avec(Xi,yi)(Xje,yje)({\bf{X}}_i,y_i)...
Je suis nouveau dans le domaine de l'apprentissage en profondeur et pour moi, la première étape a été de lire des articles intéressants sur le site deeeplearning.net. Dans des articles sur l'apprentissage en profondeur, Hinton et d'autres discutent principalement de l'appliquer à des problèmes...
J'envisage d'utiliser des bibliothèques Python pour mes expériences d'apprentissage automatique. Jusqu'ici, je m'appuyais sur WEKA, mais dans l'ensemble, j'étais plutôt mécontent. C’est principalement parce que j’ai trouvé que WEKA n’était pas très bien pris en charge (très peu d’exemples, la...
Nous avions déjà plusieurs questions sur les données déséquilibrées lors de l'utilisation de la régression logistique , de la SVM , des arbres de décision , de la mise en sac et de plusieurs autres questions similaires, ce qui en fait un sujet très populaire! Malheureusement, chacune des questions...
Je construis des modèles de régression. En guise d’étape de prétraitement, j’adapte mes valeurs de caractéristiques à la moyenne 0 et à l’écart type 1. Faut-il normaliser également les valeurs
Une bonne pratique courante en Machine Learning est de normaliser les caractéristiques ou de normaliser les données des variables prédites, centrer les données soustrayant la moyenne et les normaliser en les divisant par la variance (ou l’écart type). Pour nous maîtriser et pour autant que je...
De nombreux auteurs d'articles que j'ai lus affirment que les SVM sont une technique supérieure pour faire face à leur problème de régression / classification, sachant qu'ils ne pourraient pas obtenir de résultats similaires via les NN. Souvent, la comparaison indique que SVM, au lieu de NN, Avoir...
J'ai un ensemble de données sous la forme de (fonctionnalités, sortie binaire 0 ou 1), mais 1 arrive assez rarement, donc juste en prédisant toujours 0, j'obtiens une précision comprise entre 70% et 90% (en fonction des données que je regarde) ). Les méthodes ML me donnent à peu près la même...
Certains documents sur l'apprentissage automatique que j'ai vus disent qu'il est une mauvaise idée d'aborder un problème de classification par régression. Mais je pense qu'il est toujours possible de faire une régression continue pour ajuster les données et tronquer la prédiction continue afin de...
Courte définition du boosting : Un ensemble d’apprenants faibles peut-il créer un seul apprenant fort? Un apprenant faible est défini comme un classifieur peu corrélé avec la vraie classification (il peut mieux étiqueter des exemples que des suppositions aléatoires). Définition courte de forêt...
J'ai étudié des algorithmes permettant de regrouper des données (apprentissage non supervisé): EM et k-means. Je continue à lire ce qui suit: k-means est une variante de EM, avec l'hypothèse que les grappes sont sphériques. Quelqu'un peut-il expliquer la phrase ci-dessus? Je ne comprends pas ce que...
Sur la base de cet article , je souhaite digérer des éléments d’apprentissage statistique. Heureusement, il est disponible gratuitement et j'ai commencé à le lire. Je n'ai pas assez de connaissances pour le comprendre. Pouvez-vous recommander un livre qui constitue une meilleure introduction aux...
Puisque RF peut gérer la non-linéarité mais ne peut pas fournir de coefficients, serait-il sage d'utiliser une forêt aléatoire pour rassembler les caractéristiques les plus importantes, puis de les brancher dans un modèle de régression linéaire multiple afin d'obtenir leurs coefficients?...
En ce qui concerne l'apprentissage non supervisé (comme la mise en cluster), existe-t-il des métriques permettant d'évaluer les
Je comprends que la descente de gradient stochastique peut être utilisée pour optimiser un réseau de neurones en utilisant la rétropropagation en mettant à jour chaque itération avec un échantillon différent de l'ensemble de données d'apprentissage. Quelle doit être la taille du...
J'ai une question concernant la classification en général. Soit f un classificateur, qui donne un ensemble de probabilités à partir de données D. Normalement, on dirait: si P (c | D)> 0.5, nous assignerons une classe 1, sinon 0 (que ce soit un binaire classification). Ma question est la...