Séance de cours

Modèles de classification linéaire : du binaire au multiclasse

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Dans cours

CS-233(a): Introduction to machine learning (BA3)

Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in many sciences and applications. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced, analyzed and practically implemented. ...

Description

Cette séance de cours couvre la transition des problèmes de classification binaire à multiclasse, explorant l'extension des classificateurs linéaires comme la classification des moindres carrés et la régression logistique pour gérer plusieurs classes. Il se penche sur les défis rencontrés dans les scénarios multi-classes, tels que l'absence d'ordre naturel entre les catégories et l'utilisation d'encodages one-hot. L'application de ces concepts est démontrée par des exemples tels que la prédiction des états fœtaux à partir de données de cardiotocographie et de classification des maladies thyroïdiennes. La séance de cours compare également différents classificateurs linéaires, y compris SVM, sur des ensembles de données comme UCI Iris et MNIST, présentant leurs précisions et leurs temps d'entraînement / test.

Enseignant·e

Mathieu Salzmann

I am a Senior Researcher at EPFL-CVLab, and, since May 2020, an Artificial Intelligence Engineer at ClearSpace (50%). Previously, I was a Senior Researcher and Research Leader in NICTA's computer vision research group. Prior to this, from Sept. 2010 to Jan 2012, I was a Research Assistant Professor at TTI-Chicago, and, from Feb. 2009 to Aug. 2010, a postdoctoral fellow at ICSI and EECS at UC Berkeley under the supervision of Prof. Trevor Darrell. I obtained my PhD in Jan. 2009 from EPFL under the supervision of Prof. Pascal Fua.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Concepts associés (31)

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Classement automatique

vignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».

Modèle linéaire

vignette|Données aléatoires sous forme de points, et leur régression linéaire. Un modèle linéaire multivarié est un modèle statistique dans lequel on cherche à exprimer une variable aléatoire à expliquer en fonction de variables explicatives X sous forme d'un opérateur linéaire. Le modèle linéaire est donné selon la formule : où Y est une matrice d'observations multivariées, X est une matrice de variables explicatives, B est une matrice de paramètres inconnus à estimer et U est une matrice contenant des erreurs ou du bruit.

Multinomial logistic regression

In statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).

Modèle linéaire généralisé

En statistiques, le modèle linéaire généralisé (MLG) souvent connu sous les initiales anglaises GLM est une généralisation souple de la régression linéaire. Le GLM généralise la régression linéaire en permettant au modèle linéaire d'être relié à la variable réponse via une fonction lien et en autorisant l'amplitude de la variance de chaque mesure d'être une fonction de sa valeur prévue, en fonction de la loi choisie.

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Couvre les bases des machines vectorielles de support, de la régression logistique, des limites de décision et de l'algorithme k-Nearest Neighbors.

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Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

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Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

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Couvre la régression logistique, la fonction de vraisemblance, la méthode de Newton et l'estimation des erreurs de classification.

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Multinomial logistic regression

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