Questions marquées «machine-learning»

Tout est dans le titre, est-il judicieux d'utiliser la sélection des fonctionnalités avant d'utiliser la forêt aléatoire?

11 machine-learning  feature-selection  random-forest 

Je fais du prétraitement des données et je vais ensuite construire un Convonets sur mes données. Ma question est: disons que j'ai un total de jeux de données avec 100 images, je calculais la moyenne pour chacune des 100 images, puis je la soustrais de chacune des images, puis je …

11 machine-learning  cross-validation  data-preprocessing 

Je souhaite implémenter Adaboost à l'aide de Decision Stump. Est-il correct de prendre autant de décisions que les fonctionnalités de notre ensemble de données à chaque itération d'Adaboost? Par exemple, si j'ai un ensemble de données avec 24 fonctionnalités, dois-je avoir 24 classificateur de moignon de décision à chaque itération? …

11 machine-learning  classification  cart  boosting 

Je comprends que la f-mesure (basée sur la précision et le rappel) est une estimation de la précision d'un classificateur. De plus, la mesure f est préférée à la précision lorsque nous avons un ensemble de données déséquilibré. J'ai une question simple (qui concerne plus l'utilisation d'une terminologie correcte que …

11 machine-learning  classification  data-mining  unbalanced-classes  accuracy 

L'analyse en composantes principales (ACP) élimine-t-elle le bruit dans l'ensemble de données? Si l'ACP n'élimine pas le bruit dans l'ensemble de données, que fait réellement l'ACP à l'ensemble de données? Quelqu'un peut-il m'aider à ce sujet.

11 machine-learning  neural-networks  pca  noise 

Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je tombe sur trois mesures statistiques différentes pour comparer …

11 machine-learning  similarities  dice  segmentation  jaccard-similarity 

Je rencontre actuellement des problèmes lors de l'analyse d'un ensemble de données de tweet avec des machines à vecteurs de support. Le problème est que j'ai un ensemble d'entraînement en classe binaire déséquilibré (5: 2); qui devrait être proportionnelle à la distribution réelle des classes. Lors de la prédiction, j'obtiens …

11 machine-learning  classification  svm  unbalanced-classes  precision-recall 

J'utilise le caretpackage Rpour la formation des classificateurs SVM binaires. Pour réduire les fonctionnalités, je prétraitement avec PCA en utilisant la fonction intégrée preProc=c("pca")lors de l'appel train(). Voici mes questions: Comment le curseur sélectionne-t-il les principaux composants? Existe-t-il un nombre fixe de composants principaux sélectionnés? Les principales composantes sont-elles sélectionnées …

11 r  machine-learning  pca  cross-validation  caret 

J'essaie de mettre en œuvre et d'apprendre un processus Dirichlet pour regrouper mes données (ou pendant que les gens apprennent automatiquement, estimer la densité). J'ai lu beaucoup d'articles sur le sujet et j'ai en quelque sorte eu l'idée. Mais je suis toujours confus; voici une série de questions, 1) Quelle …

11 machine-learning  clustering  dirichlet-process 

En lisant le site, la plupart des réponses suggèrent que la validation croisée devrait être effectuée dans les algorithmes d'apprentissage automatique. Cependant, alors que je lisais le livre "Understanding Machine Learning", j'ai vu qu'il y avait un exercice selon lequel il vaut parfois mieux ne pas utiliser la validation croisée. …

10 machine-learning  self-study  cross-validation 

Ceci est cité très souvent en mentionnant la malédiction de la dimensionnalité et va (formule de droite appelée contraste relatif) limré→ ∞var ( | | Xré| |kE[ | | Xré| |k]) =0,alors: Dmaxkré- Dminkréréminkré→ 0limré→∞var(||Xré||kE[||Xré||k])=0,alors:rémaxrék-réminrékréminrék→0 \lim_{d\rightarrow \infty} \text{var} \left(\frac{||X_d||_k}{E[||X_d||_k]} \right) = 0, \text{then}: \frac{D_{\max^{k}_{d}} - D_{\min^{k}_{d}}}{D_{\min^{k}_{d}}} \rightarrow 0 Le résultat …

10 machine-learning  distance-functions  high-dimensional 

J'essaie de tester la capacité d'une forêt aléatoire à classer les échantillons entre 2 groupes; Il y a 54 échantillons et différents nombres de variables utilisés pour la classification. Je me demandais pourquoi les estimations hors du sac (OOB) peuvent varier jusqu'à 5% les unes des autres même lorsque j'utilise …

10 machine-learning  random-forest 

J'ai récemment assisté à quelques discussions sur les statistiques du Lasso (régularisation) et un point qui revient sans cesse est que nous ne comprenons pas vraiment pourquoi le Lasso fonctionne ou pourquoi il fonctionne si bien. Je me demande à quoi se réfère cette déclaration. Évidemment, je comprends pourquoi le …

10 machine-learning  lasso  regularization 

Dans le cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng, il utilise cette formule: ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T et il fait une preuve rapide qui est montrée ci-dessous: ∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB\nabla_A tr(ABA^TC) \\ = \nabla_A tr(f(A)A^TC) \\ = \nabla_{\circ} tr(f(\circ)A^TC) + \nabla_{\circ}tr(f(A)\circ^T C)\\ =(A^TC)^Tf'(\circ) + (\nabla_{\circ^T}tr(f(A)\circ^T C)^T \\ = C^TAB^T + (\nabla_{\circ^T}tr(\circ^T)Cf(A))^T \\ …

10 machine-learning  matrix  derivative 

En termes de différence entre réseau neuronal et apprentissage en profondeur, nous pouvons énumérer plusieurs éléments, tels que davantage de couches sont incluses, un ensemble de données massif, un matériel informatique puissant pour rendre possible la formation d'un modèle compliqué. En plus de cela, y a-t-il une explication plus détaillée …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks