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.

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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon vecteur par la matrice de rotation PCA. Les …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Comment et pourquoi la normalisation par lots utilise-t-elle des moyennes mobiles pour suivre la précision du modèle pendant son entraînement?
Je lisais le papier de normalisation par lots (BN) (1) et je ne comprenais pas la nécessité d'utiliser des moyennes mobiles pour suivre la précision du modèle et même si j'acceptais que c'était la bonne chose à faire, je ne comprends pas ce qu'ils font exactement. À ma connaissance (ce …
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Pourquoi la fonction softmax est-elle utilisée pour calculer les probabilités alors que nous pouvons diviser chaque valeur par la somme du vecteur?
L'application de la fonction softmax sur un vecteur produira des "probabilités" et des valeurs comprises entre et . 000111 Mais nous pouvons également diviser chaque valeur par la somme du vecteur et cela produira des probabilités et des valeurs comprises entre et .000111 J'ai lu la réponse ici mais il …
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Sur-ajustement et sous-ajustement
J'ai fait des recherches sur le sur-ajustement et le sous-ajustement, et j'ai compris ce qu'ils sont exactement, mais je ne trouve pas les raisons. Quelles sont les principales raisons du sur-ajustement et du sous-ajustement? Pourquoi sommes-nous confrontés à ces deux problèmes dans la formation d'un modèle?
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Pourquoi AUC = 1, même le classificateur a mal classé la moitié des échantillons?
J'utilise un classificateur qui renvoie des probabilités. Pour calculer l'ASC, j'utilise pROC R-package. Les probabilités de sortie du classificateur sont: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsmontre la probabilité d'être dans la classe «1». Comme indiqué, le classificateur a classé tous les échantillons dans la classe …
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Quelle est la différence entre l'apprentissage et l'inférence?
Les documents de recherche sur l'apprentissage automatique traitent souvent l'apprentissage et l'inférence comme deux tâches distinctes, mais je ne comprends pas très bien quelle est la distinction. Dans ce livre, par exemple, ils utilisent les statistiques bayésiennes pour les deux types de tâches, mais ne motivent pas cette distinction. J'ai …
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Avons-nous encore besoin de sélectionner des fonctionnalités lors de l'utilisation d'algorithmes de régularisation?
J'ai une question concernant la nécessité d'utiliser des méthodes de sélection d'entités (forêts aléatoires, valeur d'importance des caractéristiques ou méthodes de sélection d'entités univariées, etc.) avant d'exécuter un algorithme d'apprentissage statistique. Nous savons que pour éviter le sur-ajustement, nous pouvons introduire une pénalité de régularisation sur les vecteurs de poids. …
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Apprentissage automatique pour prédire les probabilités de classe
Je recherche des classificateurs qui produisent des probabilités que les exemples appartiennent à l'une des deux classes. Je connais la régression logistique et les Bayes naïfs, mais pouvez-vous m'en parler d'autres qui fonctionnent de manière similaire? Autrement dit, les classificateurs qui prédisent non pas les classes auxquelles appartiennent les exemples, …
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Quelle est l'hypothèse multiple dans l'apprentissage semi-supervisé?
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 dimension supérieure. Je n'ai pas compris ce …
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Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement récurrent
Je suis récemment tombé sur le mot «apprentissage par renforcement récurrent». Je comprends ce qu'est un «réseau neuronal récurrent» et ce qu'est un «apprentissage par renforcement», mais je n'ai pas trouvé beaucoup d'informations sur ce qu'est un «apprentissage par renforcement récurrent». Quelqu'un peut-il m'expliquer ce qu'est un «apprentissage par renforcement …
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