Les algorithmes d'apprentissage automatique créent un modèle des données d'entraînement. Le terme «apprentissage automatique» est vaguement défini; il inclut ce qu'on appelle aussi l'apprentissage statistique, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage non supervisé, etc. AJOUTEZ TOUJOURS UN TAG PLUS SPÉCIFIQUE.
Ridge estimation du coefficient de régression β R sont les valeurs qui minimisent leβ^Rβ^R\hat{\beta}^R RSS+λ∑j=1pβ2j.RSS+λ∑j=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. Mes questions sont: Si λ=0λ=0\lambda = 0 , on voit que l'expression ci-dessus se réduit au RSS habituel. Si λ→∞λ→∞\lambda...
La deuxième question est que j'ai trouvé dans une discussion quelque part sur le Web parler de "clustering supervisé", pour autant que je sache, le clustering n'est pas supervisé, alors quelle est exactement la signification derrière "clustering supervisé"? Quelle est la différence en ce qui...
Ce terme apparaît fréquemment dans les threads liés à la méthode . Le mélange est-il une méthode spécifique dans l'exploration de données et l'apprentissage statistique? Je ne parviens pas à obtenir un résultat pertinent de Google. Il semble que le mélange mélange les résultats de nombreux modèles...
Dans le premier chapitre de l'ouvrage Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory qui parle de la convergence des estimations dans différents espaces fonctionnels, il mentionne que l'estimation bayésienne correspond à la topologie de la distribution de Schwartz, tandis que l'estimation du...
Je lis Éléments d'apprentissage statistique et à la page 12 (section 2.3) un modèle linéaire est noté comme: Yˆ=XTβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... où est la transposition d'un vecteur colonne des prédicteurs / variables indépendantes / entrées. (Il déclare plus tôt "tous les...
Cet article sur Adaboost donne quelques suggestions et code (page 17) pour étendre les modèles à 2 classes aux problèmes de classe K. Je voudrais généraliser ce code, de sorte que je puisse facilement brancher différents modèles à 2 classes et comparer les résultats. Étant donné que la plupart des...
À partir de quelques notes d'apprentissage automatique parlant de certaines méthodes de classification discriminantes, en particulier la régression logistique, où y est l'étiquette de classe (0 ou 1) et x les données, il est dit que: si x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim...
Cette question concerne l'étude de la géométrie différentielle des familles exponentielles courbes - courbures et perte d'information par Amari. Le texte est le suivant. Soit une variété à n dimensions de distributions de probabilité avec un système de coordonnées θ = ( θ 1 , … , θ n ) , où p θ ( x...
Quelles relations et différences entre la théorie de l'apprentissage statistique et la théorie de l'apprentissage informatique ? S'agit-il du même sujet? Résoudre les mêmes problèmes et utiliser les mêmes méthodes? Par exemple, le premier dit qu'il s'agit de la théorie de la prédiction (régression,...
Je viens de recevoir une copie des éléments de l'apprentissage statistique par Hastie, Tibshirani et Friedman. Dans le chapitre 2 (Aperçu de l'apprentissage supervisé), section 4 (Théorie de la décision statistique), il donne une dérivation de la fonction de régression. Soit un vecteur d'entrée...
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . Malgré les approches ressemblantes et...
Elements of Statistical Learning (ESL) est un livre d'une ampleur et d'une profondeur fantastiques. Il couvre l'essentiel des méthodes très modernes en citant les articles d'où proviennent ces études originales. Cependant, je trouve vraiment le langage du livre très très prohibitif. Je pense qu'il...