Statistiques et Big Data statistical-learning

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Comment fonctionne une machine à vecteurs de support (SVM)?

Comment une machine à vecteurs de support (SVM) travail, et ce qui le différencie des autres classificateurs linéaires, tels que le linéaire Perceptron , analyse discriminante linéaire ou régression logistique ? * (* Je pense en termes de motivations sous-jacentes à l'algorithme, de stratégies d'optimisation, de capacités de généralisation et …

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Pourquoi la régression de crête est-elle appelée «crête», pourquoi est-elle nécessaire et que se passe-t-il lorsque

Ridge estimation du coefficient de régression β R sont les valeurs qui minimisent leβ^Rβ^R\hat{\beta}^R RSS+λ∑j=1pβ2j.RSS+λ∑j=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. Mes questions sont: Si λ=0λ=0\lambda = 0 , on voit que l'expression ci-dessus se réduit au RSS habituel. Si λ→∞λ→∞\lambda \to \infty ? Je ne comprends pas l'explication du manuel du …

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Clustering ou classification supervisée?

La deuxième question est que j'ai trouvé dans une discussion quelque part sur le Web parler de "clustering supervisé", pour autant que je sache, le clustering n'est pas supervisé, alors quelle est exactement la signification derrière "clustering supervisé"? Quelle est la différence en ce qui concerne la "classification"? Il existe …

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Qu'est-ce que le mélange de données?

Ce terme apparaît fréquemment dans les threads liés à la méthode . Le mélange est-il une méthode spécifique dans l'exploration de données et l'apprentissage statistique? Je ne parviens pas à obtenir un résultat pertinent de Google. Il semble que le mélange mélange les résultats de nombreux modèles et donne un …

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Pourquoi devrions-nous discuter des comportements de convergence de différents estimateurs dans différentes topologies?

Dans le premier chapitre de l'ouvrage Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory qui parle de la convergence des estimations dans différents espaces fonctionnels, il mentionne que l'estimation bayésienne correspond à la topologie de la distribution de Schwartz, tandis que l'estimation du maximum de vraisemblance correspond à la topologie sup-normale (à …

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Comment un vecteur de variables peut-il représenter un hyperplan?

Je lis Éléments d'apprentissage statistique et à la page 12 (section 2.3) un modèle linéaire est noté comme: Yˆ=XTβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... où est la transposition d'un vecteur colonne des prédicteurs / variables indépendantes / entrées. (Il déclare plus tôt "tous les vecteurs sont supposés être des vecteurs de …

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Régression logistique pour les données des distributions de Poisson

À partir de quelques notes d'apprentissage automatique parlant de certaines méthodes de classification discriminantes, en particulier la régression logistique, où y est l'étiquette de classe (0 ou 1) et x les données, il est dit que: si x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) , et x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 \sim \mathrm{Poisson}(λ_1) , …

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Extension des modèles à 2 classes aux problèmes multi-classes

Cet article sur Adaboost donne quelques suggestions et code (page 17) pour étendre les modèles à 2 classes aux problèmes de classe K. Je voudrais généraliser ce code, de sorte que je puisse facilement brancher différents modèles à 2 classes et comparer les résultats. Étant donné que la plupart des …

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Clarification de la géométrie de l'information

Cette question concerne l'étude de la géométrie différentielle des familles exponentielles courbes - courbures et perte d'information par Amari. Le texte est le suivant. Soit une variété à n dimensions de distributions de probabilité avec un système de coordonnées θ = ( θ 1 , … , θ n ) …

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Théorie de l'apprentissage statistique VS théorie de l'apprentissage informatique?

Quelles relations et différences entre la théorie de l'apprentissage statistique et la théorie de l'apprentissage informatique ? S'agit-il du même sujet? Résoudre les mêmes problèmes et utiliser les mêmes méthodes? Par exemple, le premier dit qu'il s'agit de la théorie de la prédiction (régression, classification, ...).

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La forêt aléatoire est-elle une bonne option pour la classification des données déséquilibrées? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . Malgré les approches ressemblantes et d'autres …

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Confus par la dérivation de la fonction de régression

Je viens de recevoir une copie des éléments de l'apprentissage statistique par Hastie, Tibshirani et Friedman. Dans le chapitre 2 (Aperçu de l'apprentissage supervisé), section 4 (Théorie de la décision statistique), il donne une dérivation de la fonction de régression. Soit un vecteur d'entrée aléatoire de valeur réelle et une …

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Éléments des alternatives d'apprentissage statistique

Elements of Statistical Learning (ESL) est un livre d'une ampleur et d'une profondeur fantastiques. Il couvre l'essentiel des méthodes très modernes en citant les articles d'où proviennent ces études originales. Cependant, je trouve vraiment le langage du livre très très prohibitif. Je pense qu'il existe un moyen plus simple de …

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