«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Şu anda SVM kullanıyorum ve eğitim özelliklerimi [0,1] aralığında ölçeklendiriyorum. Önce eğitim setimi takıyorum / dönüştürüyorum ve daha sonra aynı dönüşümü test setime uyguluyorum. Örneğin: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) ### Perform transformation on testing set X_test = min_max_scaler.transform(X_test) Eğitim …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

t-SNE, [1] 'de olduğu gibi, belirli bir koşul karşılanıncaya kadar Kullback-Leibler (KL) sapmasını giderek azaltarak çalışır. T-SNE'nin yaratıcıları, KL diverjansını görselleştirmeler için bir performans kriteri olarak kullanmanızı önerir: t-SNE'nin bildirdiği Kullback-Leibler sapmalarını karşılaştırabilirsiniz. T-SNE'yi on kez çalıştırmak ve en düşük KL diverjansına sahip çözümü seçmek son derece iyidir [2] T-SNE'nin …

11 machine-learning  python 

Birisi, özellik mühendisliğinden önce veya özellik mühendisliğinden sonra ilişkili değişkenleri kaldırmak için doğru aşamanın ne olduğunu önerebilir mi?

11 machine-learning  feature-selection  data-science-model 

Derin öğrenme konusunda çok yeniyim ve özellikle LSTM ve BiLSTM'nin ne zaman ve ne zaman kullanılacağını bilmekle ilgileniyorum (büyük uygulama alanları). LSTM ve BILSTM neden RNN'den daha popüler? Bu derin öğrenme mimarilerini denetimsiz problemlerde kullanabilir miyiz?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

"Makine Öğrenmesi" ve "Derin Öğrenme" terimleri arasındaki farktan biraz kafam karıştı. Google'ı aradım ve birçok makale okudum, ancak hala benim için çok açık değil. Tom Mitchell'in Machine Learning tarafından bilinen bir tanımı: Bir bilgisayar programı, bir deneyim öğrenmek söylenir E görevlerden bazıları sınıfına göre , T ve performansını ölçmek P …

11 machine-learning  deep-learning 

Aşağıdaki grafikte, x-axis => Veri kümesi Boyutu y ekseni => Çapraz doğrulama Skoru Kırmızı çizgi Eğitim Verileri içindir Yeşil hat Verileri Test Etmek İçin Bahsettiğim bir öğreticide, yazar kırmızı çizginin ve yeşil çizginin çakıştığı noktanın , Daha fazla veri toplamanın, genelleme performansını artırması pek olası değildir ve biz de verilerin …

11 machine-learning  cross-validation 

Doğrusal olarak ayrılamayan veriler üzerinde temel bir destek vektör makinesini (doğrusal çekirdek ve yumuşak kenar boşluğu yok) eğittiğimizde ne olur? Optimizasyon problemi mümkün değil, bu yüzden minimizasyon algoritması ne döndürüyor?

11 machine-learning  svm 

Geri çoğaltma sırasında bir CNN'nin filtre ağırlıklarını DEĞİŞTİRMEMENİN etkisi nedir? MNIST veri seti üzerinde eğitim yaparken sadece tamamen bağlı katman ağırlıklarını değiştirdim ve neredeyse yüzde 99 oranında doğruluk elde ettim.

10 machine-learning  cnn  mnist 

Kapalı . Bu sorunun daha fazla odaklanması gerekiyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu, yalnızca bu yayını düzenleyerek tek bir soruna odaklanacak şekilde güncelleyin . 5 yıl önce kapalı . Çoğu dilde bazı bilimsel bilgi işlem kütüphaneleri var gibi görünüyor. Python var Scipy Rust …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Şu anda bir sinir ağı eğitimi alıyorum ve Erken Durdurma kriterlerimi uygulamak için hangisinin kullanılacağına karar veremiyorum: doğrulama kaybı veya doğrulama setinde hesaplanan doğruluk / f1score / auc / gibi bir metrik. Araştırmamda her iki görüşü de savunan makaleler buldum. Keras validasyon kaybını temerrüde düşürüyor gibi görünse de karşıt yaklaşım …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification 

Bazı nedenlerden ötürü, AlphaGo Zero, inanılmaz sonuçlarına rağmen orijinal AlphaGo kadar tanıtım yapmıyor. Sıfırdan başlayarak, zaten AlphaGo Master'ı dövdü ve diğer birçok kriteri geçti. Daha da inanılmaz, bunu 40 gün içinde yapıyor. Google bunu "tartışmasız dünyanın en iyi Go oyuncusu" olarak adlandırıyor . DeepMind bunun "yeni bir takviye öğrenimi biçimi" …

10 machine-learning  deep-learning 

ML ve TensorFlow'da yeniyim (birkaç saat önce başladım) ve bir zaman serisindeki sonraki birkaç veri noktasını tahmin etmek için kullanmaya çalışıyorum. Girişimi alıyorum ve bunu onunla yapıyorum: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | '-------------------------------' \----------- …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

Detaylar: Grafik işlemcisi : GTX 1080 Eğitim : 10 sınıfa ait ~ 1.1 Milyon görüntü Doğrulama : 10 sınıfa ait ~ 150 Bin resim Dönem Başına Süre : ~ 10 saat CUDA, cuDNN ve Tensorflow'u (Tensorflow GPU da) kurdum. Modelimin, çağ başına 10 saat süren karmaşık olduğunu düşünmüyorum. Hatta GPU'mun …

10 machine-learning  python  keras 

Arka plan: Sinir ağlarını relu aktivasyonu ile donatırken, bazen tahminin sabit kaldığını gördüm. Bunun eğitim sırasında burada anlatılan relu nöronlarından kaynaklandığına inanıyorum. ( Sinir ağlarında "ölen ReLU" problemi nedir? ) Soru: Yapmayı umduğum şey, nöronların öldüğünü kontrol etmek için kodun kendisine bir kontrol uygulamak. Bundan sonra, kod gerekirse ağı yeniden …

10 machine-learning  neural-network  keras 

Tekrarlayan bir mimariyi bir EEG bağlamında nasıl yorumlayacağımı merak ediyorum. Özellikle bunu tekrarlayan bir CNN (LSTM gibi mimarilerin aksine) olarak düşünüyorum, ancak belki de diğer tekrarlayan ağ türleri için de geçerlidir. R-CNN'leri okuduğumda, bunlar genellikle görüntü sınıflandırma bağlamlarında açıklanır. Genellikle "zaman içinde öğrenme" veya "zaman-1'in mevcut girdi üzerindeki etkisi de …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn