Je suis relativement nouveau dans l'apprentissage automatique et les statistiques, mais je me demandais pourquoi l'optimisation bayésienne n'est pas référée plus souvent en ligne lors de l'apprentissage de l'apprentissage automatique pour optimiser les hyperparamètres de votre algorithme. Par...
J'ai un ensemble de données avec environ 5 000 caractéristiques / covariables souvent corrélées et une réponse binaire. Les données m'ont été données, je ne les ai pas collectées. J'utilise Lasso et boosting de gradient pour construire des modèles. J'utilise la validation croisée imbriquée itérée....
Supposons que nous faisons un exemple de jouet sur un gradient décent, minimisant une fonction quadratique , en utilisant une taille de pas fixe . ( )α = 0,03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]xTAxxTAxx^TAxα=0.03α=0.03\alpha=0.03A=[10,2;2,3]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Si nous traçons la trace de à chaque...
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 2 ans . Je suis nouveau dans le domaine de...
J'ai récemment regardé cette conférence d'Eric J. Ma et vérifié son entrée sur le blog , où il cite Radford Neal, que les modèles bayésiens ne surajustent pas (mais ils peuvent suréquiper ) et lorsque vous les utilisez, nous n'avons pas besoin de jeux de test pour les valider (pour moi les...
Récemment, j'ai récapitulé mes connaissances sur les séries temporelles et j'ai réalisé que l'apprentissage automatique ne donne généralement qu'une seule longueur d'avance. Par prévisions à un pas, j'entends des prévisions qui, par exemple, si nous avons des données horaires, utilisent les données...
Je lis le Machine Learning pratique avec Scikit-Learn et TensorFlow: Concepts, outils et techniques pour construire des systèmes intelligents . Ensuite, je ne suis pas en mesure de comprendre la différence entre le vote dur et le vote doux dans le contexte des méthodes basées sur l'ensemble. J'en...
Ma question concerne la classification binaire, disons séparer les bons clients des mauvais clients, mais pas la régression ou la classification non binaire. Dans ce contexte, une forêt aléatoire est un ensemble d'arbres de classification. Pour chaque observation, chaque arbre vote «oui» ou «non»,...
J'essaie donc de m'enseigner les réseaux de neurones (pour les applications de régression, pas pour classer les photos de chats). Mes premières expériences ont été la formation d'un réseau pour implémenter un filtre FIR et une transformée de Fourier discrète (formation sur les signaux "avant" et...
Je sais qu'il existe plus de deux types de normalisation. Par exemple, 1- Transformer les données en utilisant un z-score ou un t-score. Ceci est généralement appelé standardisation. 2- Redimensionner les données pour avoir des valeurs comprises entre 0 et 1. La question maintenant si j'ai besoin...
Ma question porte sur la validation croisée lorsqu'il y a beaucoup plus de variables que d'observations. Pour fixer les idées, je propose de me limiter au cadre de classification en très haute dimension (plus de fonctionnalités que d'observation). Problème: Supposons que pour chaque variable vous...
J'ai vu quelques requêtes sur le clustering dans les séries temporelles et spécifiquement sur le clustering, mais je ne pense pas qu'elles répondent à ma question. Contexte: Je souhaite regrouper les gènes dans une expérience de cours de temps dans la levure. Il y a quatre points de temps disent:...
Bonjour chers collègues Je veux générer n scores aléatoires (avec une étiquette de classe) comme s'ils avaient été produits par un modèle de classification binaire. En détail, les propriétés suivantes sont requises: chaque score est compris entre 0 et 1 chaque score est associé à une étiquette...
Je me demande s'il existe des algorithmes (peut-être des algorithmes génétiques) dans R pour la construction des fonctionnalités (dérivant des prédicteurs candidats à partir des prédicteurs existants)? Je pense à une routine pour tester des puissances d'ordre supérieur, des interactions, des...
J'utilise la régression logistique pour prédire y étant donné x1 et x2: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) Comment la régression logistique est-elle censée traiter les cas dans lesquels mes variables ont des échelles très différentes? Les gens construisent-ils jamais des modèles de...
Ceci fait suite à une question précédente. ici : Modèle de réseau neuronal pour prédire le résultat du traitement et pourrait être considéré comme se référant à un aspect différent de cette question: Application des techniques d'apprentissage automatique à de petits échantillons d'études cliniques...
Je travaille sur un projet d'apprentissage automatique où j'essaie d'adapter une courbe sur les données. Malheureusement, la date a un vecteur de fonctionnalité quelque peu élevé. Donc, je ne peux pas vraiment les tracer sur un espace 2D ou 3D pour deviner à quoi ressemble la forme des données....
J'utilise un classificateur bayésien naïf pour classer entre deux groupes de données. Un groupe de données est beaucoup plus grand que l'autre (plus de 4 fois). J'utilise la probabilité antérieure de chaque groupe dans le classificateur. Le problème est que le résultat que j'obtiens a un taux de...
Comment un classificateur d'ensemble fusionne-t-il les prédictions de ses classificateurs constituants? J'ai du mal à trouver une description claire. Dans certains exemples de code que j'ai trouvés, l'ensemble fait simplement la moyenne des prédictions, mais je ne vois pas comment cela pourrait...
Je résous un problème de classification en utilisant un ensemble de formation par apprentissage en binôme. Nous avons 2 classes: mauvaises et bonnes . Nous avons également des paires d'objets(ai,bi)ni=1(ai,bi)i=1n(a_i,b_i)_{i=1}^n, ce qui signifie que l'objet aiaia_i est mieux quebibib_i. Chaque...