Questions marquées «machine-learning»

Supposons que j'ai un petit échantillon, par exemple N = 100 et deux classes. Comment dois-je choisir la formation, la validation croisée et la taille des ensembles de tests pour l'apprentissage automatique? Je choisirais intuitivement Taille de l'ensemble d'entraînement: 50 Ensemble de validation...

Je dois implémenter la détection d'anomalies sur plusieurs ensembles de données chronologiques. Je n'avais jamais fait cela auparavant et j'espérais quelques conseils. Je suis très à l'aise avec python, donc je préférerais que la solution y soit implémentée (la plupart de mon code est en python...

J'ai lu un peu sur le renforcement des algorithmes pour les tâches de classification et Adaboost en particulier. Je comprends que le but d'Adaboost est de prendre plusieurs "apprenants faibles" et, à travers un ensemble d'itérations sur les données de formation, de pousser les classificateurs à...

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 4 ans . Je forme un modèle utilisant le caretpackage en R pendant près de 3...

Juste une question générale. Si vous avez des données de séries chronologiques, quand est-il préférable d'utiliser des techniques de séries chronologiques (aka, ARCH, GARCH, etc.) plutôt que des techniques d'apprentissage machine / statistique (KNN, régression)? S'il y a une question similaire qui...

Quelle est la dimension VC de l'algorithme k le plus proche voisin si k est égal au nombre de points d'apprentissage utilisés? Contexte: Cette question a été posée dans un cours que j'ai suivi et la réponse donnée était 0. Je ne comprends cependant pas pourquoi c'est le cas. Mon intuition est que...

Je comprends que la formation préalable est utilisée pour éviter certains des problèmes liés à la formation conventionnelle. Si j'utilise la rétropropagation avec, par exemple un encodeur automatique, je sais que je vais rencontrer des problèmes de temps car la rétropropagation est lente, et aussi...

Dans la section 7 de l'article Random Forests (Breiman, 1999), l'auteur énonce la conjecture suivante: "Adaboost est une forêt aléatoire". Quelqu'un a-t-il prouvé ou réfuté cela? Qu'est-ce qui a été fait pour prouver ou infirmer ce post

Je vois souvent des gens parler de la validation croisée 5x2 comme un cas spécial de validation croisée imbriquée . Je suppose que le premier nombre (ici: 5) fait référence au nombre de plis dans la boucle intérieure et le deuxième nombre (ici: 2) fait référence au nombre de plis dans la boucle...

J'ai fait le tour pour trouver une explication claire de la «bucketisation» dans l'apprentissage automatique sans succès. Ce que je comprends jusqu'à présent, c'est que la bucketisation est similaire à la quantification dans le traitement numérique du signal où une plage de valeurs continues est...

Je me demandais s'il était possible de former un SVM (par exemple linéaire, pour faciliter les choses) en utilisant la rétropropagation? Actuellement, je suis à un barrage routier, car je ne peux penser qu'à écrire la sortie du classificateur comme F( x ; θ , b ) = sgn ( θ ⋅ x - ( b + 1 ) ) = sgn (...

Je lisais: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#Definition Mais je n'arrive pas à comprendre exactement pourquoi la formule a été construite telle qu'elle est. Ce que je comprends: iDF devrait à un certain niveau mesurer la fréquence à laquelle un terme S apparaît dans chacun des documents,...

J'essaie de me frayer un chemin à travers le premier ensemble de problèmes du matériel de cours en ligne stanford cs224d et j'ai des problèmes avec le problème 3A: lorsque j'utilise le modèle skip gram word2vec avec la fonction de prédiction softmax et la fonction de perte d'entropie croisée, nous...

Je lis actuellement sur la technique de visualisation t-SNE et il a été mentionné que l'un des inconvénients de l'utilisation de l'analyse en composantes principales (ACP) pour visualiser des données de grande dimension est qu'elle ne conserve que de grandes distances par paires entre les points....

Pour les devoirs, on m'a donné des données pour créer / former un prédicteur qui utilise la régression au lasso. Je crée le prédicteur et je l'entraîne à l'aide de la bibliothèque lasso python de scikit learn. Alors maintenant, j'ai ce prédicteur qui, une fois donné, peut prédire la sortie. La...

Récemment, je me suis intéressé à l'empilement de modèles en tant que forme d'apprentissage d'ensemble. En particulier, j'ai expérimenté un peu avec certains jeux de données de jouets pour les problèmes de régression. J'ai essentiellement implémenté des régresseurs individuels de "niveau 0", stocké...

Dans la littérature sur l'apprentissage automatique, pour représenter une distribution de probabilité, la fonction softmax est souvent utilisée. Y a-t-il une raison à cela? Pourquoi aucune autre fonction n'est-elle

L'algorithme SVM est assez ancien - il a été développé dans les années 1960, mais était extrêmement populaire dans les années 1990 et 2000. C'est une partie classique (et assez belle) des cours d'apprentissage automatique. Aujourd'hui, il semble que dans le traitement des médias (images, son, etc.)...

Prise en charge des machines vectorielles avec noyau de fonction à base radiale est un classificateur supervisé à usage général. Bien que je connaisse les fondements théoriques de ces SVM et leurs points forts, je ne connais pas les cas dans lesquels ils sont la méthode préférée. Alors, y a-t-il...

J'ai récemment commencé à utiliser la validation croisée par échantillonnage d'importance non lissée de Pareto (PSIS-LOO), décrite dans ces articles: Vehtari, A. et Gelman, A. (2015). Pareto a lissé l'échantillonnage d'importance. préimpression arXiv ( lien ). Vehtari, A., Gelman, A., et Gabry, J....