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Séance de cours

Classement avec GMM et kNN

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de mélange de la classification des Gaussiens et des Bayes, illustrant comment déterminer la classe de points de données en comparant les probabilités sous les fonctions de Gauss. Il traite également de l'impact des différents nombres de points sur les limites de classification et les coûts de calcul des modèles de mélange gaussien. De plus, il examine les effets d'un surajustement et d'un sous-ajustement dans la classification des voisins k-Nearest Neighbors (kNN), en mettant l'accent sur l'importance des critères d'évaluation et de sélection des modèles.

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Concepts associés (23)

Surapprentissage

vignette|300x300px|La ligne verte représente un modèle surappris et la ligne noire représente un modèle régulier. La ligne verte classifie trop parfaitement les données d'entrainement, elle généralise mal et donnera de mauvaises prévisions futures avec de nouvelles données. Le modèle vert est donc finalement moins bon que le noir. En statistique, le surapprentissage, ou sur-ajustement, ou encore surinterprétation (en anglais « overfitting »), est une analyse statistique qui correspond trop précisément à une collection particulière d'un ensemble de données.

Generalization error

For supervised learning applications in machine learning and statistical learning theory, generalization error (also known as the out-of-sample error or the risk) is a measure of how accurately an algorithm is able to predict outcome values for previously unseen data. Because learning algorithms are evaluated on finite samples, the evaluation of a learning algorithm may be sensitive to sampling error. As a result, measurements of prediction error on the current data may not provide much information about predictive ability on new data.

Dilemme biais-variance

En statistique et en apprentissage automatique, le dilemme (ou compromis) biais–variance est le problème de minimiser simultanément deux sources d'erreurs qui empêchent les algorithmes d'apprentissage supervisé de généraliser au-delà de leur échantillon d'apprentissage : Le biais est l'erreur provenant d’hypothèses erronées dans l'algorithme d'apprentissage. Un biais élevé peut être lié à un algorithme qui manque de relations pertinentes entre les données en entrée et les sorties prévues (sous-apprentissage).

Régularisation (mathématiques)

vignette|Les courbes bleues et vertes correspondent à deux modèles differents, tous les deux étant des solutions possibles du problème consistant à décrire les coordonnées de tous les points rouges. L'application d'une régularisation favorise le modèle moins complexe correspondant à la courbe verte. Dans le domaine des mathématiques et des statistiques, et plus particulièrement dans le domaine de l'apprentissage automatique, la régularisation fait référence à un processus consistant à ajouter de l'information à un problème, s'il est mal posé ou pour éviter le surapprentissage.

Critère d'information d'Akaike

Le critère d'information d'Akaike, (en anglais Akaike information criterion ou AIC) est une mesure de la qualité d'un modèle statistique proposée par Hirotugu Akaike en 1973. Lorsque l'on estime un modèle statistique, il est possible d'augmenter la vraisemblance du modèle en ajoutant un paramètre. Le critère d'information d'Akaike, tout comme le critère d'information bayésien, permet de pénaliser les modèles en fonction du nombre de paramètres afin de satisfaire le critère de parcimonie.

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Séances de cours associées (29)

Bases de l'apprentissage automatique

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant la classification supervisée, les limites de décision et l'ajustement de la courbe polynomiale.

Théorie de la généralisation

Explore la théorie de la généralisation dans l'apprentissage automatique, en abordant les défis dans les espaces de dimension supérieure et le compromis entre les biais et les variables.

Flexibilité des modèles et de l'échange de devises

S'insère dans le compromis entre la flexibilité du modèle et la variation des biais dans la décomposition des erreurs, la régression polynomiale, le KNN, et la malédiction de la dimensionnalité.

Évaluation du modèle et réglage de l'hyperparamètre

Explore l'évaluation des modèles, le réglage hyperparamétrique et les stratégies de rééchantillonnage dans l'apprentissage automatique.

Complexité : approximation-estimation

Explore le contrôle de la complexité dans les espaces dhypothèses et le compromis entre lapproximation et lestimation dans la décomposition du risque.

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Generalization error

Dilemme biais-variance

Régularisation (mathématiques)

Critère d'information d'Akaike

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