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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Formule AIC dans Introduction à l'apprentissage statistique
Je suis un peu perplexe par une formule présentée dans "Introduction à l'apprentissage statistique" de Hastie. Au chapitre 6, page 212 (sixième impression, disponible ici ), il est indiqué que: AIC=RSSnσ^2+2dnAIC=RSSnσ^2+2dnAIC = \frac{RSS}{n\hat\sigma^2} + \frac{2d}{n} Pour les modèles linéaires avec bruit gaussien, étant le nombre de prédicteurs et étant l'estimation …
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Pourquoi (et quand) faut-il apprendre la fonction de récompense à partir d'échantillons dans l'apprentissage par renforcement?
Dans l'apprentissage par renforcement, nous avons une fonction de récompense qui informe l'agent de la qualité de ses actions et états actuels. Dans un cadre général, la fonction de récompense est fonction de trois variables: État actuelSSS Action en cours à l'état actuelπ(s)=aπ(s)=a\pi(s) = a Prochain étatS′S′S' Cela ressemble donc …
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Vectorisation de la perte d'entropie croisée
Je suis confronté à un problème lié à la recherche du gradient de la fonction de perte d'entropie croisée par rapport au paramètre où:θθ\theta CE(θ)=−∑iyi∗log(y^i)CE(θ)=−∑iyi∗log(y^i)CE(\theta) = -\sum\nolimits_{i}{y_i*log({\hat{y}_{i}})} Où, et est une entrée vectorielle.y^i=softmax(θi)y^i=softmax(θi)\hat{y}_{i} = softmax(\theta_i)θiθi\theta_i De plus, est un vecteur chaud de la classe correcte et est la prédiction pour …
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Comment gérer la modification de la longueur du vecteur d'entrée avec les réseaux de neurones
Je veux former un réseau neuronal avec une séquence de caractères comme vecteur d'entrée. Les exemples d'apprentissage ont une longueur différente et pour cette raison, je ne sais pas comment les représenter. Disons que j'ai deux exemples de séquences, voici des noms: john doe maurice delanoe Le premier exemple est …
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Comment préparer les interactions des variables catégorielles dans scikit-learn?
Quelle est la meilleure façon de préparer les interactions des caractéristiques catégorielles avant de les adapter à scikit-learn? Avec statsmodelsje pourrais facilement dire en style R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(même chose avec Stata avec regress depvar i.var1##i.var2). Peut-on sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(dans la v0.15, actuellement dev) être utilisé avec des variables …
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Divergence contrastée persistante pour les RBM
Lorsque nous utilisons l'algorithme d'apprentissage de CD persistant pour les machines Bolzmann restreintes, nous commençons notre chaîne d'échantillonnage Gibbs dans la première itération à un point de données, mais contrairement au CD normal, dans les itérations suivantes, nous ne recommençons pas sur notre chaîne. Au lieu de cela, nous commençons …
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Essayer de comprendre le processus gaussien
Je lis le livre GPML et au chapitre 2 (page 15) , il explique comment effectuer une régression en utilisant le processus gaussien (GP), mais j'ai du mal à comprendre comment cela fonctionne. Dans l'inférence bayésienne pour les modèles paramétriques, nous choisissons d'abord un a priori sur les paramètres du …
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Pourquoi svm n'est-il pas aussi bon que l'arbre de décision sur les mêmes données?
Je suis nouveau dans l'apprentissage automatique et j'essaie d'utiliser scikit-learn (sklearn) pour résoudre un problème de classification. Les deux DecisionTree et SVM peuvent former un classificateur à ce problème. J'utilise sklearn.ensemble.RandomForestClassifieret sklearn.svm.SVCpour ajuster les mêmes données de formation (environ 500 000 entrées avec 50 fonctionnalités par entrée). Le RandomForestClassifier sort …
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Ensemble de données de test très déséquilibré et données d'entraînement équilibrées dans la classification
J'ai un ensemble de formation avec environ 3000 instances positives et 3000 instances négatives. Mais mon ensemble de données de test est à peu près déséquilibré. L'ensemble positif n'a que 50 instances et le négatif a 1500 instances, ce qui entraîne une précision très faible. Existe-t-il des approches pour résoudre …
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Le rasoir d'Occam obsolète?
J'ai vu les livres de Vapnik sur l'apprentissage statistique ... J'ai lu les premiers chapitres. Quoi qu'il en soit, ce qui m'a le plus surpris, c'est qu'il pensait que le rasoir de l'Occam était obsolète. Je pensais que c'était lié à la situation dans laquelle le fait de supposer une …
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