«encoding» etiketlenmiş sorular

Makaleyi okumaya ve anlamaya çalışıyorum. Dikkat etmeniz gereken tek şey ve içinde bir resim var: Konumsal kodlamanın ne olduğunu bilmiyorum . Bazı youtube videolarını dinleyerek, bir kelimenin hem anlamını hem de konumunu içeren bir gömme olduğunu ve bununla ilgili bir şey olduğunu öğrendim.s i n ( x )sin(x)sin(x) veya c …

26 nlp  encoding  attention-mechanism  transformer 

Makine öğrenim modelinde ay ve saat gibi özellikleri faktör veya sayısal olarak kodlamak daha mı iyidir? Bir yandan, sayısal kodlamanın makul olabileceğini düşünüyorum, çünkü zaman ileriye doğru ilerleyen bir süreç (beşinci ayın ardından altıncı ay), ancak diğer yandan kategorik kodlamanın döngüsel yapı nedeniyle daha makul olabileceğini düşünüyorum yıllar ve günler …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

Hangisi doğruluk için daha iyidir veya aynı mıdır? Elbette, categorical_crossentropy kullanıyorsanız, bir hot encoding kullanırsınız ve sparse_categorical_crossentropy kullanıyorsanız normal tamsayı olarak kodlarsınız. Ayrıca, biri ne zaman diğerinden daha iyi?

21 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Ben makine öğrenimi ve keras hakkında acemi ve şimdi keras kullanarak çok sınıflı bir görüntü sınıflandırma sorunu üzerinde çalışıyor. Giriş etiketli resimdir. Bazı ön işlemlerden sonra, eğitim verileri Python listesinde şu şekilde temsil edilir: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] "köpek", "kedi" ve "kuş" sınıf etiketleridir. Bir-sıcak kodlama bu sorun için …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

corr()Orijinal bir df dışında bir df oluşturun . corr()Df 70 X 70 çıktı ve ısı haritası görselleştirmek mümkün değildir ... sns.heatmap(df). Göstermeye çalışırsam corr = df.corr(), tablo ekrana sığmaz ve tüm korelasyonları görebilirim. Boyutundan dfbağımsız olarak tümünü yazdırmanın veya ısı haritasının boyutunu kontrol etmenin bir yolu var mı ?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Merhaba 1600 kategoriler üzerinde büyük kategorik değerlere sahip veri çerçevesi var Ben 1600 sütunları yok böylece alternatifleri bulabilirsiniz herhangi bir yolu yoktur. Bunu aşağıda ilginç bir bağlantı buldum http://amunategui.github.io/feature-hashing/#sourcecode Ama istemediğim sınıfa / nesneye dönüşüyorlar. Nihai çıktımı bir veri çerçevesi olarak istiyorum, böylece farklı makine öğrenme modelleri ile test yapabilir …

13 machine-learning  dataset  dimensionality-reduction  encoding 

Sıkıştırma yöntemlerinin iki ana gruba ayrılabileceğini anlıyorum: global yerel İlk küme, işlenen verilerden bağımsız olarak çalışır, yani verilerin herhangi bir özelliğine dayanmazlar ve bu nedenle veri kümesinin herhangi bir parçası üzerinde (sıkıştırma işleminden önce) herhangi bir ön işleme gerek duymazlar. Öte yandan, yerel yöntemler verileri analiz eder ve genellikle sıkıştırma …

12 classification  algorithms  encoding 

Kullanmam gereken minimum, maksimum ve "makul" miktarda LSTM hücresi ile ilgili herhangi bir temel kural (veya gerçek kurallar) var mı? Özellikle ben ilişkin am BasicLSTMCell TensorFlow ve gelen num_unitsmülk. Lütfen şu şekilde tanımlanan bir sınıflandırma sorunum olduğunu varsayalım: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning