Statistiques et Big Data pattern-recognition

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Explication de bas en haut de la distance de Mahalanobis?

J'étudie la reconnaissance des formes et les statistiques et presque tous les livres que j'ouvre sur le sujet me heurtent au concept de distance de Mahalanobis . Les livres donnent en quelque sorte des explications intuitives, mais elles ne sont toujours pas suffisantes pour que je puisse réellement comprendre ce …

127 normal-distribution mathematical-statistics distance pattern-recognition intuition

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Mesure de l'entropie / informations / motifs d'une matrice binaire 2D

Je veux mesurer l'entropie / densité d'information / ressemblance-motif d'une matrice binaire à deux dimensions. Permettez-moi de montrer quelques images pour clarification: Cet affichage devrait avoir une entropie assez élevée: UNE) Cela devrait avoir une entropie moyenne: B) Enfin, ces images devraient toutes avoir une entropie proche de zéro: C) …

53 algorithms binary-data entropy pattern-recognition information

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Pourquoi le test de Mantel est-il préféré à celui de Moran?

Le test de Mantel est largement utilisé dans les études biologiques pour examiner la corrélation entre la distribution spatiale des animaux (position dans l'espace) et, par exemple, leur relation génétique, leur taux d'agression ou un autre attribut. Beaucoup de bons journaux l'utilisent ( PNAS, comportement animal, écologie moléculaire ...). etc.). …

37 r correlation spatial pattern-recognition

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Regroupement d'une longue liste de chaînes (mots) en groupes de similarité

J'ai le problème suivant à portée de main: j'ai une très longue liste de mots, éventuellement des noms, des noms de famille, etc. J'ai besoin de regrouper cette liste de mots, de sorte que des mots similaires, par exemple des mots avec une distance d'édition similaire (Levenshtein) apparaissent dans même …

31 clustering k-means pattern-recognition

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La différence des noyaux dans SVM?

Quelqu'un peut-il me dire la différence entre les noyaux dans SVM: Linéaire Polynôme Gaussien (RBF) Sigmoïde Parce que, comme nous le savons, le noyau est utilisé pour mapper notre espace d'entrée dans un espace de fonctionnalité de haute dimensionnalité. Et dans cet espace caractéristique, nous trouvons la frontière séparable linéairement …

27 machine-learning svm pattern-recognition kernel-trick

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Comment comprendre «non linéaire» comme dans «réduction de dimensionnalité non linéaire»?

J'essaie de comprendre les différences entre les méthodes de réduction de dimensionnalité linéaire (par exemple, PCA) et les méthodes non linéaires (par exemple, Isomap). Je ne comprends pas très bien ce que la (non) linéarité implique dans ce contexte. J'ai lu sur Wikipedia que Par comparaison, si PCA (un algorithme …

24 pca terminology dimensionality-reduction pattern-recognition manifold-learning

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nombre de cartes d'entités dans les réseaux de neurones convolutifs

Lors de l'apprentissage du réseau neuronal convolutionnel, j'ai des questions concernant la figure suivante. 1) C1 dans la couche 1 a 6 cartes de caractéristiques, cela signifie-t-il qu'il y a six noyaux convolutionnels? Chaque noyau convolutionnel est utilisé pour générer une carte d'entités basée sur l'entrée. 2) S1 dans la …

16 machine-learning neural-networks deep-learning pattern-recognition conv-neural-network

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J'apprends de la reconnaissance des formes et de l'apprentissage automatique, Chris Bishop de bonnes ressources?

Y a-t-il des vidéos ou d'autres livres / notes que quelqu'un a rencontrés qui suivent la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique par Chris Bishop? J'ai acheté ce livre pour apprendre le Machine Learning et j'ai du mal à le traverser.

16 machine-learning references pattern-recognition

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Algorithme d'apprentissage d'ensemble de pointe dans les tâches de reconnaissance de formes?

La structure de cette question est la suivante: dans un premier temps, je donne le concept d' apprentissage d'ensemble , ensuite je donne une liste de tâches de reconnaissance de formes , puis je donne des exemples d'algorithmes d'apprentissage d'ensemble et, enfin, j'introduis ma question. Ceux qui n'ont pas besoin …

14 machine-learning neural-networks pattern-recognition ensemble ocr

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Seuillage de modèle de Markov caché

J'ai développé un système de preuve de concept pour la reconnaissance sonore en utilisant des modèles mfcc et markov cachés. Cela donne des résultats prometteurs lorsque je teste le système sur des sons connus. Bien que le système, lorsqu'un son inconnu est entré retourne le résultat avec la correspondance la …

14 machine-learning hidden-markov-model pattern-recognition

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Mesure statistique pour savoir si une image est constituée de régions distinctes connectées spatialement

Considérez ces deux images en niveaux de gris: La première image montre un modèle de rivière sinueuse. La deuxième image montre un bruit aléatoire. Je cherche une mesure statistique que je peux utiliser pour déterminer s'il est probable qu'une image montre un modèle de rivière. L'image de la rivière a …

14 variance spatial pattern-recognition

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Pourquoi le I de Moran n'est-il pas égal à «-1» dans un motif ponctuel parfaitement dispersé

Wikipédia est-il faux ... ou je ne le comprends pas? Wikipédia: Les carrés blancs et noirs ("motif d'échecs") sont parfaitement dispersés, donc je serais de -1 pour Moran. Si les carrés blancs étaient empilés sur la moitié du plateau et les carrés noirs sur l'autre, le Moran I serait proche …

12 r autocorrelation spatial pattern-recognition

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Schéma des clics de souris (ou clavier) et prédiction de l'activité de l'utilisateur de l'ordinateur

En se basant uniquement sur le modèle temporel des clics de souris (une liste des temps de clics ), est-il possible de prédire l'activité de l'utilisateur de l'ordinateur?[t1,t2,t3,…][t1,t2,t3,…][t_1,t_2,t_3,\ldots] Par exemple sur: travailler vs passer du temps sur Facebook vs regarder des photos vs jouer à un jeu sur ordinateur. Si …

10 time-series signal-processing pattern-recognition

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Comment interpréter une courbe de survie du modèle de risque de Cox?

Comment interprétez-vous une courbe de survie à partir du modèle de risque proportionnel cox? Dans cet exemple de jouet, supposons que nous ayons un modèle de risque proportionnel cox sur agevariable dans les kidneydonnées et générons la courbe de survie. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Par …

9 r survival cox-model likelihood machine-learning deep-learning generative-models machine-learning reinforcement-learning q-learning regression multicollinearity convergence beta-distribution bernoulli-distribution machine-learning self-study pattern-recognition neural-networks stochastic-processes linear

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L'ICA doit-il d'abord exécuter PCA?

J'ai passé en revue un article basé sur l'application disant que l'application de l'APC avant d'appliquer l'ICA (en utilisant le package fastICA). Ma question est la suivante: ICA (fastICA) nécessite-t-il que PCA soit exécuté en premier? Ce document mentionne que ... il est également soutenu que la pré-application de l'ACP …

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