Séance de cours

Modèles linéaires pour la classification

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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 les modèles linéaires pour la classification, en commençant par le modèle linéaire de base dans la dimension D et son application à la classification binaire. Il explore ensuite l'ajout de non-linéarité en utilisant la fonction sigmoïde logistique, conduisant à la régression logistique. Les limites de décision et la formulation de la machine à vecteurs de support (SVM) sont discutées, ainsi que la manipulation des classes qui se chevauchent et lintroduction de variables slack. La séance de cours se penche également sur la classification multi-classes, en comparant la classification des moindres carrés, la régression logistique et la MVS. Les exemples pratiques incluent la prédiction de l'état fœtal à partir des données de cardiotocographie et de la classification des maladies thyroïdiennes. La séance de cours se termine par une comparaison de classificateurs linéaires sur des ensembles de données comme Iris et MNIST.

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)

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.).

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 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.

Binary classification

Binary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include: Medical testing to determine if a patient has certain disease or not; Quality control in industry, deciding whether a specification has been met; In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not. Binary classification is dichotomization applied to a practical situation.

Fonction logistique (Verhulst)

En mathématiques, les fonctions logistiques sont les fonctions ayant pour expression où et sont des réels positifs et un réel quelconque. Ce sont les solutions en temps continu du modèle de Verhulst. Pour , leur courbe représentative a la forme d'un S ce qui fait qu'elles sont parfois appelées sigmoïdes. Ces fonctions ont été mises en évidence (vers 1840) par Pierre-François Verhulst, qui cherchait un modèle d'évolution non exponentielle de population comportant un frein et une capacité d'accueil .

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Séances de cours associées (64)

Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes

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

Modèles linéaires: Bases

Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.

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.

Régression logistique: Partie 1

Introduit la régression logistique pour la classification binaire et explore la classification multiclasse à l'aide des stratégies OvA et OvO.

Modèles linéaires: Classification

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

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Multinomial logistic regression

Classement automatique

Modèle linéaire généralisé

Binary classification

Fonction logistique (Verhulst)

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