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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Est-il nécessaire de détrôner et de recycler les données de séries chronologiques lors de l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique?
Par exemple: Je veux prévoir les valeurs futures d'une série chronologique sur la base des valeurs précédentes de plusieurs séries chronologiques à l'aide d'un ANN et / ou SVM. Les entrées seront des valeurs décalées de chaque série chronologique, et les sorties seront des prévisions à un pas (les prévisions …
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Techniques d'apprentissage incrémentiel en ligne du classificateur sur les données de flux
Quelles sont les bonnes techniques pour faire face à ce problème abstrait? Vous disposez d'un flux de données d'un signal continu, comme celui d'un capteur physique. Ce signal a des valeurs réelles (discrétisées), aucun attribut; des caractéristiques de dépendance (p. ex. puissance, auto-corrélation, entropie) pourraient être extraites. Vous pouvez affecter …
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Cohérence du processus d'apprentissage
J'ai deux questions liées au concept de "cohérence d'apprentissage" pour ceux qui connaissent la théorie de l'apprentissage statistique à la Vapnik. Question 1. Le processus d'apprentissage est appelé cohérent (pour la classe de fonctions et la distribution de probabilité ) siFF\mathcal{F}PPP Remp(f∗l)→Pinff∈FR(f),l→∞Remp(fl∗)→Pinff∈FR(f),l→∞ R_{emp}(f^*_l) \buildrel P \over \to \inf_{f \in \mathcal{F}} …
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Quel est le but de l'utilisation d'un arbre de décision?
Je ne comprends pas quel est le but de l'arbre de décision? Pour moi, c'est une série de si-sinon. Pourquoi est-ce que je n'utilise pas simplement if-else au lieu d'utiliser un arbre de décision? Est-ce parce que cela diminue la complexité de mon code? Je suis toujours épargné par le …
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Exemple lorsque l'utilisation de la précision comme mesure de résultat entraînera une conclusion erronée
J'examine différentes mesures de performance pour les modèles prédictifs. Beaucoup a été écrit sur les problèmes d'utilisation de la précision, au lieu de quelque chose de plus continu pour évaluer les performances du modèle. Frank Harrell http://www.fharrell.com/post/class-damage/ fournit un exemple lorsque l'ajout d'une variable informative à un modèle entraînera une …
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Limite de confiance supérieure dans l'apprentissage automatique
Je suis tombé sur la formule pour obtenir les limites de confiance supérieures sur le problème des bandits armés de k: clnNjenje-----√clnNinic\sqrt{\frac{\text{ln} N_i}{n_i}} où njenin_i est la quantité d'échantillons que nous avons pour ce bandit particulier et NjeNiN_iest la quantité totale d'échantillons que nous avons de tous les bandits. Le …
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La normalisation L2 de la régression des crêtes punit-elle l'interception? Sinon, comment résoudre sa dérivée?
Je suis nouveau au ML. J'ai été informé que la normalisation L2 de la régression des crêtes ne punit pas l'interceptionθ0θ0\theta_{0}. Comme dans la fonction de coût: ∇θJ( θ ) =12∑i = 1m(hθ⃗ (X( i )) -y( i ))2+ λ∑j = 1nθ2j∇θJ(θ)=12∑i=1m(hθ→(x(i))−y(i))2+λ∑j=1nθj2 \nabla_{\theta}J(\theta)=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}(h_{\vec \theta}(x^{(i)})-y^{(i)})^2+\lambda\sum_{j=1}^{n}{\theta_{j}^{2}} Le terme de normalisation L2 λ∑nj …
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