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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Un modèle de P (Y | X) peut-il être formé par descente de gradient stochastique à partir d'échantillons non iid de P (X) et d'iid échantillons de P (Y | X)?
Lors de la formation d'un modèle paramétré (par exemple pour maximiser la probabilité) par descente de gradient stochastique sur certains ensembles de données, il est communément supposé que les échantillons d'apprentissage sont tirés de la distribution des données d'apprentissage. Donc, si l'objectif est de modéliser une distribution conjointe , alors …
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Comment comparer l'exactitude de deux modèles différents en utilisant la signification statistique
Je travaille sur la prédiction de séries chronologiques. J'ai deux ensembles de données et . J'ai trois modèles de prédiction: . Tous ces modèles sont entraînés à l'aide d'échantillons dans l'ensemble de données , et leurs performances sont mesurées à l'aide des échantillons dans l'ensemble de données . Disons que …
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Concernant l'utilisation du modèle bigramme (N-gramme) pour créer un vecteur d'entités pour un document texte
Une approche traditionnelle de la construction d'entités pour l'exploration de texte est une approche par sac de mots, et peut être améliorée à l'aide de tf-idf pour configurer le vecteur d'entités caractérisant un document texte donné. À l'heure actuelle, j'essaie d'utiliser un modèle de langage bi-gram ou (N-gram) pour créer …
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Les MFCC sont-ils la méthode optimale pour représenter la musique dans un système de récupération?
Une technique de traitement du signal, la fréquence de Mel Cepstrum , est souvent utilisée pour extraire des informations d'une pièce musicale pour une utilisation dans une tâche d'apprentissage automatique. Cette méthode donne un spectre de puissance à court terme et les coefficients sont utilisés en entrée. Lors de la …
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Quel algorithme pourrait être utilisé pour prédire l'utilisation des consommables compte tenu des données des achats passés?
En pensant à un problème supposé simple mais intéressant, j'aimerais écrire du code pour prévoir les consommables dont j'aurai besoin dans un avenir proche étant donné l'historique complet de mes achats précédents. Je suis sûr que ce type de problème a une définition plus générique et bien étudiée (quelqu'un a …
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Comparez le R au carré de deux modèles différents de forêt aléatoire
J'utilise le package randomForest dans R pour développer un modèle de forêt aléatoire pour essayer d'expliquer un résultat continu dans un ensemble de données "large" avec plus de prédicteurs que d'échantillons. Plus précisément, j'adapte un modèle RF permettant à la procédure de sélectionner parmi un ensemble de ~ 75 variables …
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Pourquoi utiliser l'AUC?
Surtout du côté informatique de la littérature sur l'apprentissage automatique, l'ASC (aire sous la courbe caractéristique de l'opérateur du récepteur) est un critère populaire pour évaluer les classificateurs. Quelles sont les justifications de l'utilisation de l'AUC? Par exemple, existe-t-il une fonction de perte particulière pour laquelle la décision optimale est …
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Importance des coefficients de régression (GAM) lorsque la vraisemblance du modèle n'est pas significativement plus élevée que nulle
J'exécute une régression basée sur GAM en utilisant le gamlss du package R et en supposant une distribution bêta gonflée à zéro des données. Je n'ai qu'une seule variable explicative dans mon modèle, il est donc essentiellement: mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). L'algorithme me donne le coefficient pour l'impact …
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