Download Apprentissage statistique by Gérard Dreyfus, Jean-Marc Martinez, Manuel Samuelides, PDF

By Gérard Dreyfus, Jean-Marc Martinez, Manuel Samuelides, Collectif

Show description

Read or Download Apprentissage statistique PDF

Best french books

L'éthique de la production de la monnaie

Cet ouvrage suggest une synthèse entre l'économie politique de los angeles monnaie, los angeles philosophie réaliste et los angeles théologie catholique. Il aborde l. a. compatibilité entre les préceptes moraux chrétiens et diverses constitutions monétaires, les conséquences de l'inflation permanente sur le plan de l. a. spiritualité, les factors des crises monétaires et financières, l'utilité de l. a. politique monétaire.

Mirage 2000C Flight Manual

Изображения: черно-белые рисункиLe MIRAGE 2000 Cl est le optimal 2000 monoplace de s#rie. Le MIRAGE 2000 est un avion polyvalent destin#, en priorit#, #224; l. a. d#fense a#rienne. Cet avion, monod#riv#, poss#232;de une voilure delta avec des becs de bord dattaque. Il est propuls# par un r#acteur SNECMA M53 et #quip# de Commandes de Vol Electriques.

Extra resources for Apprentissage statistique

Sample text

Pour vérifier numériquement cette relation, reprenons l’exemple de la modélisation par apprentissage à partir de données qui ont été créées artificiellement en ajoutant à la fonction 10 sin(x)/x un bruit pseudoaléatoire de variance égale à 1, en NA = 15 points xk. Pour estimer le biais et la variance en un point x, 100 ensembles d’apprentissage différents ont été créés, en tirant au hasard, dans une distribution normale centrée, 100 valeurs de yp pour chaque valeur de xk ; on a fait l’apprentissage de 100 modèles différents g(x, wi), i = 1 à 100, c’est-à-dire que 100 vecteurs de paramètres ont été estimés par la méthode des moindres carrés (qui sera décrite plus loin).

Contrairement au cas de la prédiction, cette fonction est à valeurs discrètes. L’espérance mathématique de la variable aléatoire discrète Π n’est autre que la probabilité pour que le classifieur considéré commette une erreur de classification pour un objet décrit par x ; en effet : EΠ ( x ) = 1 × PrΠ (1 x ) + 0 × PrΠ ( 0 x ) = PrΠ (1 x ) . Cette quantité est inconnue : pour l’estimer, il faudrait disposer d’une infinité d’objets décrits par x, dont les classes sont connues, et compter la fraction de ces objets qui est mal classée par le classifieur considéré.

Cette approche, appelée méthode des k plus proches voisins, revient à postuler une fonc1 k tion g ( x, k ) = ∑ yip, où la somme porte sur les k exemples les plus proches de x, et à mettre en œuvre k i =1 la règle suivante : l’objet décrit par x est affecté à la classe A si sgn g x , k = +1, et il est affecté à la classe B dans le cas contraire1. On construit ainsi un modèle constant par morceaux, égal à la moyenne des étiquettes des k exemples les plus proches. Le seul paramètre du modèle est donc k, le nombre de plus proches voisins pris en considération dans la moyenne.

Download PDF sample

Rated 4.44 of 5 – based on 13 votes