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Questions and Answers
Quel est le résultat d'un modèle avec un biais élevé?
Quel est le but de la décomposition du bias et de la variance?
Quel est l'impact d'une complexité de modèle élevée sur la performance du modèle?
Quel est l'effet des problèmes de qualité des données sur la performance du modèle?
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Quel est le but de la régularisation dans l'apprentissage automatique?
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Quel est le but de la validation croisée?
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Quel est le type de régularisation qui consiste à ajouter une pénalité à la fonction de coût pour les poids élevés?
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Quel est le résultat de la technique d'elbow dans la détection de clusters?
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Study Notes
Machine Learning Study Notes
Bias-Variance Tradeoff
-
Tradeoff between bias and variance:
- High bias: simple model, underfitting, misses important relationships
- High variance: complex model, overfitting, captures noise
- Optimal model: balance between bias and variance
-
Bias-variance decomposition:
- Error = bias^2 + variance + irreducible error
Model Complexity
-
Model complexity measures:
- Number of parameters
- Number of layers (deep learning)
- Number of features
-
Model complexity and overfitting:
- Complex models are prone to overfitting
- Regularization techniques can help
Data Quality Impact
-
Data quality issues:
- Noisy or missing data
- Class imbalance
- Outliers
-
Impact on model performance:
- Biased or inaccurate models
- Overfitting or underfitting
Regularization Techniques
-
Types of regularization:
- L1 regularization (Lasso)
- L2 regularization (Ridge)
- Dropout
- Early stopping
-
Purpose of regularization:
- Prevent overfitting
- Simplify models
Cross-validation Methods
-
Types of cross-validation:
- K-fold cross-validation
- Leave-one-out cross-validation
- Stratified cross-validation
-
Purpose of cross-validation:
- Evaluate model performance
- Hyperparameter tuning
Perceptron
-
Definition:
- Single layer neural network
- Binary classification
-
Learning rule:
- Update weights based on error
Logistic Regression
-
Definition:
- Binary classification
- Probability prediction
-
Logistic function:
- Sigmoid function
Linear Regression
-
Definition:
- Continuous target variable
- Linear relationship
-
Cost function:
- Mean Squared Error (MSE)
Elbow Technique
-
Purpose:
- Determine optimal number of clusters
-
Method:
- Plot distortion (e.g. sum of squared errors) vs. number of clusters
- Choose the "elbow" point where the rate of decrease of distortion slows down
Notes d'étude d'apprentissage automatique
Trade-off entre biais et variance
-
Compromis entre biais et variance:
- Biais élevé: modèle simple, sous-ajustement, manque de relations importantes
- Variance élevée: modèle complexe, surajustement, capture du bruit
- Modèle optimal: équilibre entre biais et variance
-
Décomposition biais-variance:
- Erreur = biais^2 + variance + erreur irréductible
Complexité du modèle
-
Mesures de complexité du modèle:
- Nombre de paramètres
- Nombre de couches (apprentissage profond)
- Nombre de caractéristiques
-
Complexité du modèle et surajustement:
- Les modèles complexes sont sujets au surajustement
- Les techniques de régularisation peuvent aider
Impact de la qualité des données
-
Problèmes de qualité des données:
- Données bruyantes ou manquantes
- Équilibre des classes
- Valeurs aberrantes
-
Impact sur la performance du modèle:
- Modèles biaisés ou inaccurates
- Surajustement ou sous-ajustement
Techniques de régularisation
-
Types de régularisation:
- Régularisation L1 (Lasso)
- Régularisation L2 (Ridge)
- Dropout
- Arrêt précoce
-
But de la régularisation:
- Prévenir le surajustement
- Simplifier les modèles
Méthodes de validation croisée
-
Types de validation croisée:
- Validation croisée K-fold
- Validation croisée leave-one-out
- Validation croisée stratifiée
-
But de la validation croisée:
- Évaluer la performance du modèle
- Réglage des hyperparamètres
Perceptron
-
Définition:
- Réseau de neurones à une couche
- Classification binaire
-
Règle d'apprentissage:
- Mise à jour des poids en fonction de l'erreur
Régression logistique
-
Définition:
- Classification binaire
- Prédiction de probabilité
-
Fonction logistique:
- Fonction sigmoïde
Régression linéaire
-
Définition:
- Variable cible continue
- Relation linéaire
-
Fonction de coût:
- Erreur quadratique moyenne (EQM)
Technique du coude
-
But:
- Déterminer le nombre optimal de clusters
-
Méthode:
- Tracer la distortion (par exemple, la somme des erreurs quadratiques) en fonction du nombre de clusters
- Choisir le point "coude" où la vitesse de décroissance de la distortion ralentit
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Description
Découvrez les concepts clés de la théorie du modèle de bias-variance, notamment le tradeoff entre les biais et la variance, la décomposition de l'erreur et la complexité du modèle. Mettez à l'épreuve vos connaissances en machine learning !
