Questions marquées «machine-learning»

Les algorithmes d'apprentissage automatique construisent un modèle des données d'apprentissage. Le terme «apprentissage automatique» est vaguement défini; il comprend ce qu'on appelle aussi l'apprentissage statistique, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage non supervisé, etc. TOUJOURS AJOUTER UN ÉTIQUETTE PLUS SPÉCIFIQUE.

4
Nombre d'entités vs nombre d'observations
Existe-t-il des articles / livres / idées sur la relation entre le nombre de caractéristiques et le nombre d'observations nécessaires pour former un classifieur "robuste"? Par exemple, supposons que j'ai 1000 fonctionnalités et 10 observations de deux classes en tant qu'ensemble de formation et 10 autres observations en tant qu'ensemble …
5
Quelle est la différence entre les réseaux de neurones convolutifs et l'apprentissage profond?
Je souhaite utiliser le deep learning dans mon projet. J'ai parcouru quelques articles et une question m'est venue: y a-t-il une différence entre le réseau neuronal à convolution et l'apprentissage en profondeur? Ces choses sont-elles les mêmes ou ont-elles des différences majeures, et quelle est la meilleure?
8
Pourquoi est-il si important d'avoir des théories de principe et mathématiques pour l'apprentissage automatique?
Je me demandais, pourquoi est-il si important d'avoir un apprentissage automatique fondé sur des principes / théorique? D'un point de vue personnel en tant qu'humain, je peux comprendre pourquoi l'apprentissage automatique fondé sur des principes serait important: les humains aiment comprendre ce qu'ils font, nous trouvons la beauté et la …
1
Apprentissage en continu de pointe
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 ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) Apprentissage en continu: SVM en un seul passage ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) Pegasos: Primal …
4
Quand éviter la forêt aléatoire?
Les forêts aléatoires sont bien connues pour fonctionner assez bien sur une variété de tâches et ont été désignées comme l' homme du cuir des méthodes d'apprentissage . Y a-t-il des types de problèmes ou de conditions spécifiques dans lesquels il faut éviter d'utiliser une forêt aléatoire?
4
Aborder l'incertitude du modèle
Je me demandais comment les Bayésiens de la communauté CrossValidated perçoivent le problème de l' incertitude du modèle et comment ils préfèrent y faire face? Je vais essayer de poser ma question en deux parties: Dans quelle mesure (selon votre expérience / votre opinion) traite-t-on de l'incertitude du modèle? Je …
3
LASSO avec des termes d'interaction - est-ce correct si les effets principaux sont réduits à zéro?
La régression LASSO réduit les coefficients vers zéro, permettant ainsi une sélection efficace du modèle. Je crois que dans mes données, il existe des interactions significatives entre les covariables nominales et continues. Cependant, les «principaux effets» du vrai modèle ne sont pas nécessairement significatifs (non nuls). Bien sûr, je ne …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.