L'apprentissage supervisé est la tâche d'apprentissage automatique consistant à déduire une fonction à partir de données d'apprentissage étiquetées. Les données d'entraînement sont constituées d'un ensemble d'exemples d'entraînement. Dans l'apprentissage supervisé, chaque exemple est une paire constituée d'un objet d'entrée (généralement un vecteur) et d'une valeur de sortie souhaitée (également appelée signal de supervision). Un algorithme d'apprentissage supervisé analyse les données d'apprentissage et produit une fonction déduite, qui peut être utilisée pour cartographier de nouveaux exemples.
J'utilise R pour faire du clustering K-means. J'utilise 14 variables pour exécuter K-means Quelle est une jolie façon de tracer les résultats de K-means? Y a-t-il des implémentations existantes? Avoir 14 variables complique-t-il la représentation graphique des résultats? J'ai trouvé quelque chose...
Je comprends comment artificial neural network (ANN), peut être formé de manière supervisée à l’aide de backpropogation pour améliorer l’ajustement en diminuant l’erreur dans les prédictions. J'ai entendu dire qu'un ANN peut être utilisé pour un apprentissage non supervisé, mais comment peut-on le...
En ce qui concerne l'apprentissage non supervisé (comme la mise en cluster), existe-t-il des métriques permettant d'évaluer les
C'est une question en général, non spécifique à une méthode ou à un ensemble de données. Comment traiter un problème de déséquilibre de classe dans l'apprentissage automatique supervisé, où le nombre de 0 est d'environ 90% et le nombre de 1 d'environ 10% dans votre jeu de données. Comment former de...
J'ai écrit un simple MLP dans TensorFlow qui modélise une porte XOR . Donc pour: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] il devrait produire les éléments suivants: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Le réseau comporte une couche d'entrée, une couche cachée et une couche de sortie...
Plus précisément, je suppose que je m'interroge sur cette affirmation: Les futures versions majeures de TensorFlow permettront par défaut aux gradients de s’intégrer dans l’entrée des étiquettes sur backprop. Qui est montré quand j'utilise tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Dans le même...
Comment utiliser un mot incorporé pour mapper un document sur un vecteur de caractéristiques approprié pour une utilisation avec apprentissage supervisé? Un mot incorporant mappe chaque mot www à un vecteur v∈Rdv∈Rdv \in \mathbb{R}^d , où ddd est un nombre non trop grand (par exemple 500). Les mots...
Le codage clairsemé est défini comme l’apprentissage d’un ensemble trop complet de vecteurs de base pour représenter les vecteurs d’entrée (<- pourquoi voulons-nous cela). Quelles sont les différences entre le codage fragmenté et le codeur automatique? Quand utiliserons-nous le codage fragmenté...
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la...
Je joue la classification hiérarchique des données que j'ai recueillies et traitées de la décharge de données reddit sur Google BigQuery. Mon processus est le suivant: Recevez les 1000 derniers articles dans / r / politique Rassemblez tous les commentaires Traiter les données et calculer une n x...
J'ai vu des gens mettre beaucoup d'efforts sur SVM et les noyaux, et ils ont l'air très intéressants en tant que débutants en Machine Learning. Mais si nous nous attendons à ce que nous puissions presque toujours trouver une solution plus performante en termes de réseau de neurones (profonds),...
Enseignement supervisé 1) Un humain construit un classificateur basé sur des données d' entrée et de sortie 2) Ce classificateur est formé avec un ensemble de données de formation 3) Ce classificateur est testé avec un ensemble de données de test 4) Déploiement si le résultat est satisfaisant A...
Supposons que j'ai deux groupes de données, étiquetés A et B (contenant chacun par exemple 200 échantillons et 1 fonction), et je veux savoir s'ils sont différents. Je pourrais: a) effectuer un test statistique (par exemple un test t) pour voir s'ils sont statistiquement différents. b) utiliser...
Dans le contexte de l'apprentissage automatique, quelle est la différence entre apprentissage non supervisé apprentissage supervisé et apprentissage semi-supervisé? Et quelles sont les principales approches algorithmiques à
J'essaie de faire une analyse des séries chronologiques et je suis nouveau dans ce domaine. J'ai un décompte quotidien d'un événement de 2006-2009 et je veux y adapter un modèle de série chronologique. Voici les progrès que j'ai réalisés: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25)...
J'ai quelques points dans R p , et je veux regrouper les points de sorte que:X= { x1, .. . , xn}X={X1,...,Xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Chaque cluster contient un nombre égal d'éléments de . (Supposons que le nombre de clusters divise n .)XXXnnn Chaque grappe est "spatialement cohérente" dans un...
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...
Quelles sont les différences entre les modèles génératifs et discriminants (discriminants) (dans le contexte de l'apprentissage et de l'inférence bayésienne)? et qu'est-ce qui concerne la prédiction, la théorie de la décision ou l'apprentissage sans
Par souci de simplicité, disons que je travaille sur l'exemple classique des e-mails spam / non-spam. J'ai un ensemble de 20000 e-mails. Parmi ceux-ci, je sais que 2000 sont du spam, mais je n'ai aucun exemple d'e-mails non-spam. Je voudrais prédire si les 18 000 restants sont du spam ou non....
J'essaie de comprendre ce que signifie l'hypothèse multiple dans l'apprentissage semi-supervisé. Quelqu'un peut-il expliquer de manière simple? Je ne peux pas obtenir l'intuition derrière cela. Il dit que vos données se trouvent sur un collecteur de faible dimension intégré dans un espace de...