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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Qu'est-ce que la drosophile de l'IA maintenant?
Au milieu des années 1960, les chercheurs ont surnommé les échecs la " Drosophile de l'IA": comme la mouche des fruits, le jeu d'échecs était un problème accessible et relativement simple à expérimenter, qui a pourtant produit d'importantes connaissances plus complexes. Maintenant, les gens semblent dire que "les échecs ne …
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Existe-t-il des bibliothèques disponibles pour les méthodes de type CART utilisant des prédicteurs et des réponses clairsemés?
Je travaille avec de grands ensembles de données en utilisant le paquet gbm dans R. Ma matrice de prédicteur et mon vecteur de réponse sont assez clairsemés (c'est-à-dire que la plupart des entrées sont nulles). J'espérais construire des arbres de décision en utilisant un algorithme qui tire parti de cette …
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Signification des probabilités de transition initiales dans un modèle de Markov caché
Quels sont les avantages de donner certaines valeurs initiales aux probabilités de transition dans un modèle de Markov caché? Finalement, le système les apprendra, alors quel est l'intérêt de donner des valeurs autres que aléatoires? L'algorithme sous-jacent fait-il une différence comme Baum – Welch? Si je connais très précisément les …
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XGBoost peut gérer les données manquantes dans la phase de prévision
Récemment, j'ai examiné l'algorithme XGBoost et j'ai remarqué que cet algorithme peut gérer les données manquantes (sans nécessiter d'imputation) dans la phase de formation. Je me demandais si XGboost peut gérer les données manquantes (sans nécessiter d'imputation) quand il est utilisé pour prévoir de nouvelles observations ou s'il est nécessaire …
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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Comment les filtres et les cartes d'activation sont-ils connectés dans les réseaux de neurones convolutifs?
Comment les cartes d'activation d'une couche donnée sont-elles connectées aux filtres de cette couche? Je ne demande pas comment faire une opération convolutionnelle entre le filtre et la carte d'activation, je demande le type de connectivité de ces deux-là. Par exemple, supposons que vous souhaitiez une connectivité complète. Vous avez …
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