Les algorithmes en ligne font référence à des calculs qui sont effectués de manière itérative, avec des données arrivant pendant le calcul. Pour les questions portant sur Internet, veuillez utiliser la balise "Internet".
Quelle est la différence entre l' apprentissage hors ligne et en ligne ? Est-ce juste une question d’apprentissage sur l’ensemble du jeu de données (hors ligne) par opposition à un apprentissage incrémentiel (une instance à la fois)? Quels sont les exemples d'algorithmes utilisés dans les...
Un article intitulé «Calcul précis de la variance courante», disponible à l' adresse http://www.johndcook.com/standard_deviation.html, montre comment calculer la moyenne courante, la variance et les écarts types. Existe-t-il des algorithmes dans lesquels les paramètres d'un modèle de régression...
J'ai travaillé avec de grands ensembles de données récemment et j'ai trouvé beaucoup d'articles sur les méthodes de streaming. Pour n'en nommer que quelques-uns: Follow-the-Regularized-Leader and Mirror Descent: The Equivalence Theorems and L1 Regularization (
J'ai un petit problème qui me fait paniquer. Je dois écrire une procédure pour un processus d'acquisition en ligne d'une série temporelle multivariée. À chaque intervalle de temps (par exemple 1 seconde), j'obtiens un nouvel échantillon, qui est essentiellement un vecteur à virgule flottante de...
Je lis actuellement l'article Efficient Online and Batch Learning using Forward-Backward Splitting de John Duchi et Yoram Singer. Je suis très confus quant à l'utilisation des termes «en ligne» et «lot». Je pensais que «en ligne» signifie que nous mettons à jour les paramètres de poids après avoir...
J'ai un tableau de nnn valeurs réelles, qui a la moyenne μoldμold\mu_{old} et l'écart type σoldσold\sigma_{old} . Si un élément du tableau xixix_i est remplacé par un autre élément xjxjx_j , alors la nouvelle moyenne sera μnew=μold+xj−xinμnew=μold+xj−xin\mu_{new}=\mu_{old}+\frac{x_j-x_i}{n}...
Question générale Supposons que nous ayons des données iid X1X1x_1 , X2X2x_2 , ... streaming. Nous voulons calculer récursivement l'estimation de la probabilité maximale de . Autrement dit, avoir calculé nous observons un nouveau x_n et souhaitons en quelque sorte mettre à jour progressivement...
Disons que j'ai un classificateur de régression logistique. Dans l'apprentissage par lots normal, j'aurais un terme régularisateur pour éviter le surapprentissage et garder mes poids petits. Je normaliserais également et ferais évoluer mes fonctionnalités. Dans un environnement d'apprentissage en...
Il existe des formules en ligne bien connues pour calculer des moyennes mobiles pondérées exponentiellement et des écarts-types d'un processus . Pour la moyenne,(xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n et pour la...
J'avais utilisé le terme «Affaire Heywood» de manière quelque peu informelle pour faire référence à des situations où une estimation en ligne, «réponse finie» itérativement mise à jour de la variance devenait négative en raison de problèmes de précision numérique. (J'utilise une variante de la...
J'ai besoin de calculer les quartiles (Q1, médiane et Q3) en temps réel sur un grand ensemble de données sans stocker les observations. J'ai d'abord essayé l'algorithme P carré (Jain / Chlamtac) mais je n'en étais pas satisfait (un peu trop d'utilisation du processeur et pas convaincu par la...
Cela a été inspiré par la régression linéaire en ligne efficace , que j'ai trouvée très intéressante. Existe-t-il des textes ou des ressources consacrés au calcul statistique à grande échelle, par lesquels le calcul avec des ensembles de données trop volumineux pour tenir dans la mémoire...
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...
J'ai essayé d'en savoir plus sur l'apprentissage en ligne ces derniers temps (c'est absolument fascinant!), Et un thème sur lequel je n'ai pas réussi à bien comprendre est de savoir comment penser la sélection de modèles dans des contextes hors ligne et en ligne. Plus précisément, supposons que...
Je veux implémenter une régression de processus gaussienne incrémentielle en utilisant une fenêtre glissante sur les points de données qui arrivent un par un via un flux. Soit la dimensionnalité de l'espace d'entrée. Ainsi, chaque point de données a nombre d'éléments.dddxixix_iddd Soit la taille de...
Quelles sont les bonnes stratégies pour effectuer une régression du processus gaussien lorsque la fonction que j'essaie d'approcher les changements dans le temps? L'approche naïve qui me vient à l'esprit est de n'utiliser que les N points de données les plus récents pour effectuer la régression....
Je souhaite traiter des images de microscopie à segmentation automatique pour détecter des images défectueuses et / ou des segmentations défectueuses, dans le cadre d'un pipeline d'imagerie à haut débit. Il existe une multitude de paramètres qui peuvent être calculés pour chaque image brute et...
Quelles sont les bonnes techniques pour faire face à ce problème abstrait? Vous disposez d'un flux de données d'un signal continu, comme celui d'un capteur physique. Ce signal a des valeurs réelles (discrétisées), aucun attribut; des caractéristiques de dépendance (p. ex. puissance,...
J'ai été confronté au problème suivant. J'ai une sorte de système en temps réel et à chaque période, je lis sa valeur actuelle, créant une série temporelle (comme 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Je voudrais connaître les méthodes (statistiques et apprentissage automatique) pour prévoir la prochaine...
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences observées de mes quatre événements (18), je peux calculer...