«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Amazon'un Alexa , Nuance'nin Mix'i ve Facebook'un Wit.ai'sinin tümü, bir metin komutunun bir amaca nasıl dönüştürüleceğini belirtmek için benzer bir sistem kullanıyor - yani bir bilgisayarın anlayacağı bir şey. Bunun için "resmi" adın ne olduğundan emin değilim ama buna "niyet tanıma" diyorum. Temelde "lütfen ışıklarımı% 50 parlaklığa ayarla" seçeneğinin bir …

11 machine-learning  nlp 

Gelecek tahmin etmek için kelime listesinden ne tür özellikler çıkarmaya çalışacaksınız, mevcut kelime mi yoksa sadece karakter karışıklığı mı? Orada bulduğum görevin tanımı var . Belirli bir kelimenin İngilizce olup olmadığını cevaplayabilecek bir program yazmalısınız. Bu kolay olurdu - sadece sözlüğe bakmanız gerekir - ancak önemli bir kısıtlama vardır: programınız …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

Word2vec için tamamen yeniyim, bu yüzden lütfen benimle taşıyın. Ben 1000-3000 arasında, tweets bir dizi içeren metin dosyaları bir dizi var. Ben ortak bir anahtar kelime ("kw1") seçtim ve word2vec kullanarak "kw1" için anlamsal olarak alakalı terimler bulmak istiyor. Örneğin, anahtar kelime "elma" ise, girdi dosyasına dayalı olarak "ipad" "os" …

11 machine-learning  nlp  text-mining 

Rastgele ormanda aşırı sığmayı önlemek istiyorum. Bu bağlamda, mtry, nodesize ve maxnodes vb. Kullanmayı düşünüyorum. Lütfen bu parametreler için değerler seçmeme yardım eder misiniz? R kullanıyorum. Ayrıca, mümkünse, lütfen rastgele orman için k-kat çapraz doğrulamayı nasıl kullanabileceğimi söyle (R'de).

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

40 bağımsız değişkeni (x1, ..., x40) ve bir bağımlı değişkeni (y) olan bir denklem dizisini çözmeye çalışıyorum. Denklemlerin toplam sayısı (satır sayısı) ~ 300'dür ve y ile öngörülen değer arasındaki toplam kare toplamı hatasını en aza indiren 40 katsayı seti için çözmek istiyorum. Benim sorunum matris çok seyrek ve seyrek …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

Alan duyarlı çarpanlara ayırma makinelerinin (FFM) standart çarpanlara ayırma makinelerine (FM) kıyasla ne olduğunu açıklayabilir misiniz? Standart: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Alan Bilinci": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Size varsayımsal bir çevrimiçi kümeleme uygulaması örneği göstereyim: Mavi küme A'ya n puanları 1,2,3,4 ve kırmızı küme B'ye b, 5,6,7 noktaları tahsis edilir. N + 1 zamanında, mavi kümeye A atanan ancak aynı zamanda b noktasının mavi kümeye A atanmasına neden olan yeni bir a noktası eklenir. Bitiş noktalarında 1,2,3,4, …

11 machine-learning  clustering 

Sunucu monitör alarmları almak ve bir sorunun kök nedenini belirlemek için pybrain bakıyorum. Denetimli öğrenmeyi kullanarak ve eğitim veri setlerini iyileştirerek eğitimden memnunum. Veriler şu şekilde yapılandırılmıştır: Sunucu Tipi A # 1 Alarm türü 1 Alarm tipi 2 Sunucu Tipi A # 2 Alarm türü 1 Alarm tipi 2 Sunucu …

11 machine-learning  neural-network 

R temel işlevi glm()MLE için Fishers Scoring kullanırken glmnet, aynı denklemi çözmek için koordinat iniş yöntemini kullanıyor gibi görünüyor. Koordinat inişi Fisher Scoring'den daha zaman verimlidir, çünkü Fisher Scoring diğer bazı matris işlemlerine ek olarak ikinci dereceden türev matrisini hesaplar. Bu da koordinat inişini aynı görevi O (np) zamanında yapabilir. …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

Sıklıkla diziler olan bazı tahmin değişkenlerinin olduğu bir model (sınıflandırma veya regresyon) yapıyorum ve bunları modelde yordayıcılar olarak dahil etmek için mümkün olan en iyi şekilde özetlemek için teknik öneriler bulmaya çalışıyorum. Somut bir örnek olarak, bir müşterinin önümüzdeki 90 gün içinde şirketi terk edip etmeyeceğini tahmin etmek için bir …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

Genelleştirilmiş doğrusal modelin (GLM) istatistiksel bir model olarak kabul edileceğini düşündüm, ancak bir arkadaşım bana bazı makalelerin bunu bir makine öğrenme tekniği olarak sınıflandırdığını söyledi. Hangisi doğru (ya da daha kesin)? Herhangi bir açıklama takdir edilecektir.

11 machine-learning  statistics  glm 

Bu nedenle, sınıflandırıcılar tarafından çözülen geleneksel sorun alanına oldukça düzgün uyan bir makine öğrenme uygulaması potansiyeline sahibiz, yani, bir öğeyi ve sonuçta ortaya koydukları bir "kovayı" tanımlayan bir dizi özelliğe sahibiz. Bununla birlikte, modeller oluşturmak yerine Naive Bayes veya benzeri sınıflandırıcılarda olduğu gibi, çıktımızın son kullanıcı tarafından incelenebilen ve değiştirilebilen …

11 machine-learning  classification 

Hem kategorik hem de sayısal verilerle bir sınıflandırma problemim var. Karşılaştığım sorun, kategorik verilerimin sabit olmaması, yani etiketini tahmin etmek istediğim yeni adayın önceden gözlemlenmeyen yeni bir kategoriye sahip olabileceği anlamına geliyor. Örneğin, kategorik verilerim sexolsaydı female, mümkün olan tek etiket maleve otherne olursa olsun olurdu . Ancak, kategorik değişkenim, …

11 machine-learning  classification  categorical-data 

Bir düzlem tabloda birkaç nesne ile bir görüntü verilen bir algoritma uygulamaya çalışıyorum, istenen her nesne için segmentasyon maskeleri çıktı. CNN'lerin aksine, buradaki amaç, yabancı bir ortamda nesneleri tespit etmektir. Bu soruna en iyi yaklaşımlar nelerdir? Ayrıca, çevrimiçi olarak kullanılabilecek uygulama örnekleri var mı? Edit: Üzgünüm, soru biraz yanıltıcı olabilir. …

11 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

TensorFlow için yeniyim ve TensorFlow'u kullanmadan önce yeteneklerini ve eksikliklerini anlamam gerekiyor. Bunun derin bir öğrenme çerçevesi olduğunu biliyorum, ancak diğer makine öğrenme algoritmalarının tensör akışı ile birlikte kullanabileceğimizden başka. Örneğin, TensorFlow kullanarak SVM'ler veya rastgele ormanlar kullanabilir miyiz? (Bunun çılgınca geldiğini biliyorum) Kısacası, hangi Makine Öğrenimi Algoritmalarının TensorFlow tarafından …

11 machine-learning