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Séance de cours

Modèles linéaires: Bases de classification

Dans cours

DH-406: Machine learning for DH

This course aims to introduce the basic principles of machine learning in the context of the digital humanities. We will cover both supervised and unsupervised learning techniques, and study and implement methods to analyze diverse data types, such as imag ...

Description

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des modèles linéaires de classification, y compris les hyperplans, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité et l'interprétation probabiliste. Il s'inscrit également dans la formation de régression logistique, traitant de plusieurs classes, et les limites de décision en détail. La séance de cours se termine par un aperçu des machines vectorielles de soutien, qui discutent des classificateurs de marge maximum, des variables de relâchement et de la formulation SVM. Diverses propriétés et exemples de voisins k-Nearest sont explorés, mettant en évidence ses applications dans les tâches de classification et de régression, ainsi que la malédiction de dimensionnalité et les stratégies pour l'atténuer.

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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 (32)

Machine à vecteurs de support

Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.

Classification en classes multiples

In machine learning and statistical classification, multiclass classification or multinomial classification is the problem of classifying instances into one of three or more classes (classifying instances into one of two classes is called binary classification). While many classification algorithms (notably multinomial logistic regression) naturally permit the use of more than two classes, some are by nature binary algorithms; these can, however, be turned into multinomial classifiers by a variety of strategies.

Régression logistique

En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.

Méthode des k plus proches voisins

En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la méthode des k plus proches voisins est une méthode d’apprentissage supervisé. En abrégé KPPV ou k-PPV en français, ou plus fréquemment k-NN ou KNN, de l'anglais k-nearest neighbors. Dans ce cadre, on dispose d’une base de données d'apprentissage constituée de N couples « entrée-sortie ». Pour estimer la sortie associée à une nouvelle entrée x, la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte (de façon identique) les k échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x, selon une distance à définir.

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.

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Séances de cours associées (54)

Modèles linéaires pour la classification

Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.

Modèles linéaires pour la classification: Partie 3

Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.

Modèles linéaires: Classification

Explore les modèles linéaires de classification, y compris la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de soutien.

Modèles linéaires pour la classification

Couvre les modèles linéaires pour la classification, y compris la MVS, les limites de décision, les vecteurs de support et la dualité de Lagrange.

Modèles linéaires: Récapitulatif et Extensions

Couvre les modèles linéaires, la classification multi-classes, les k-voisins les plus proches et les techniques d'expansion des caractéristiques.

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Machine à vecteurs de support

Classification en classes multiples

Régression logistique

Méthode des k plus proches voisins

Régression linéaire

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