Science des données machine-learning

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Dois-je prendre des éléments aléatoires pour une descente en gradient en mini-batch?

Lors de la mise en œuvre de la descente de gradient en mini-batch pour les réseaux de neurones, est-il important de prendre des éléments aléatoires dans chaque mini-batch? Ou est-ce suffisant de mélanger les éléments au début de la formation une fois? (Je suis également intéressé par des sources qui …

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Python: gestion des classes de déséquilibre dans python Machine Learning

J'ai un ensemble de données pour lequel j'essaie de prédire les variables cibles. Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 1 2 23 11 1 2 22 12 14 1 22 11 43 38 3 14 22 25 19 3 12 42 11 14 1 22 11 43 38 2 1 2 …

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Comprendre l'apprentissage par renforcement avec Neural Net (Q-learning)

J'essaie de comprendre l'apprentissage par renforcement et les processus de décision markoviens (MDP) dans le cas où un réseau neuronal est utilisé comme approximateur de fonction. J'ai des difficultés avec la relation entre le MDP où l'environnement est exploré de manière probabiliste, comment cela correspond aux paramètres d'apprentissage et comment …

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Étapes de l'apprentissage automatique

Laquelle des options ci-dessous est la bonne lors de la création d'un modèle prédictif? Option 1: Éliminez d'abord les prédicteurs les plus manifestement mauvais et prétraitez les autres si nécessaire, puis entraînez divers modèles avec validation croisée, choisissez les meilleurs, identifiez les meilleurs prédicteurs que chacun a utilisés, puis reconvertissez …

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Pourquoi la reconstruction dans les encodeurs automatiques utilise-t-elle la même fonction d'activation que l'activation directe, et non l'inverse?

Supposons que vous ayez une couche d'entrée avec n neurones et que la première couche cachée ait neurones, avec typiquement . Ensuite, vous calculez l'activation du ème neurone dans la couche cachée parmmmm < nm<nm < nunejuneja_jjjj unej= f(∑i = 1 .. nwi , jXje+bj)unej=F(∑je=1..nwje,jXje+bj)a_j = f\left(\sum\limits_{i=1..n} w_{i,j} x_i+b_j\right) , …

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Comment puis-je faire un apprentissage automatique simple sans comportement de codage en dur? [fermé]

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 Data Science Stack Exchange. Fermé il y a 6 ans . J'ai toujours été intéressé par l'apprentissage automatique, mais je ne …

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Catégorisation des approches pour faire face aux classes déséquilibrées

Quelle est la meilleure façon de catégoriser les approches qui ont été développées pour traiter le problème de classe de déséquilibre? Cet article les classe en: Prétraitement: comprend le suréchantillonnage, le sous-échantillonnage et les méthodes hybrides, Apprentissage sensible aux coûts: comprend les méthodes directes et le méta-apprentissage que celui-ci divise …

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Pourquoi la précision finie est-elle un problème dans l'apprentissage automatique?

Pouvez-vous expliquer ce qu'est la précision finie? Pourquoi la précision finie est-elle un problème dans l'apprentissage automatique?

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Existe-t-il des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les points sur les tracés / images?

J'ai des données pour la position latérale de chaque véhicule dans le temps et le numéro de voie comme indiqué dans ces 3 graphiques dans l'image et des exemples de données ci-dessous. > a Frame.ID xcoord Lane 1 452 27.39400 3 2 453 27.38331 3 3 454 27.42999 3 4 …

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Pourquoi la régression de renforcement du gradient prévoit-elle des valeurs négatives lorsqu'il n'y a pas de valeurs y négatives dans mon ensemble d'entraînement?

À mesure que j'augmente le nombre d'arbres dans scikit learn 's GradientBoostingRegressor, j'obtiens de plus en plus de prédictions négatives, même s'il n'y a pas de valeurs négatives dans mon ensemble d'entraînement ou de test. J'ai environ 10 fonctionnalités, dont la plupart sont binaires. Certains des paramètres que je réglais …

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Pourquoi y a-t-il une différence entre la prédiction sur l'ensemble de validation et l'ensemble de tests?

J'ai un modèle XGBoost essayant de prédire si une devise montera ou descendra la prochaine période (5 min). J'ai un ensemble de données de 2004 à 2018. J'ai divisé les données randomisées en 95% de train et 5% de validation et la précision sur l'ensemble de validation est jusqu'à 55%. …

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LightGBM résulte différemment selon l'ordre des données

J'ai deux jeux de données A et B qui sont exactement les mêmes en termes de nombre de colonnes, de nom de colonnes et de valeurs. La seule différence est l'ordre de ces colonnes. Je forme ensuite le modèle LightGBM sur chacun des deux ensembles de données avec les étapes …

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Comment utiliser SMOTE dans l'API Java Weka?

J'essaie de construire un modèle de classification à l'aide de l'API Java Weka. Mon ensemble de données d'entraînement présente des problèmes de déséquilibre de classe. Pour cette raison, je veux utiliser SMOTE pour réduire le problème de déséquilibre de classe. Mais, je ne sais pas comment l'utiliser dans l'API Java …

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Comment puis-je calculer l'ASC à partir de la courbe ROC pour la classification?

Basé sur TPR et FPR, j'ai généré une courbe ROC pour mon modèle de classification binaire. Je ne sais pas, comment calculer la valeur AUC. Je serais très utile pour moi si vous pouvez m'aider à calculer la valeur AUC.

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Pourquoi la mesure F est-elle préférée pour les tâches de classification?

Pourquoi la mesure F est-elle généralement utilisée pour les tâches de classification (supervisées), alors que la mesure G (ou indice de Fowlkes – Mallows) est généralement utilisée pour les tâches de regroupement (non supervisées)? La mesure F est la moyenne harmonique de la précision et du rappel . La mesure …

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