«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Veri Ölçekleme ve özellikle Standardizasyon yöntemini inceliyorum. Arkasındaki matematiği anladım, ancak özelliklere sıfır ortalama ve birim varyansı vermenin neden önemli olduğu açık değil. Bana açıklayabilir misin ?

10 machine-learning  feature-scaling  normalization 

Temel bileşen analizinin boyutsallık azaltma tekniği olduğunu, yani 10 girdi özelliği verildiğinde, orijinal özelliklerin dik ve doğrusal dönüşümü olan daha az sayıda bağımsız özellik üreteceğini anladım. Mı PCAkendisi bir öğrenme algoritması olarak kabul veya veri işlem öncesi adımdır ile.

10 machine-learning  pca 

Birçok özellik arasında GPS koordinatları (enlem ve boylam) içeren veri kümeleri var. Bu veri kümelerini aşağıdaki gibi sorunları araştırmak için kullanmak istiyorum: (1) başlangıç ​​ve bitiş noktaları arasında sürmek için ETA hesaplamak; ve (2) belirli bir nokta için suç miktarının tahmin edilmesi. Doğrusal bir regresyon modeli kullanmak istiyorum. Ancak, bu …

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial 

Keras'taki son katmanda birden fazla softmax uygulamak mümkün müdür? Böylece Düğüm 1-4 = 1 toplamı; 5-8 = 1; vb. Farklı bir ağ tasarımı mı tercih etmeliyim?

10 machine-learning  keras  multiclass-classification 

Lojistik Regresyon için bir ikili sınıf problemi ile her numune için 330 örnek ve 27 özelliğe sahip bir veri setim var. "On ise kural" a göre her özelliğin dahil edilmesi için en az 10 olaya ihtiyacım var. Yine de dengesiz bir veri setim var,% 20 pozitif sınıf ve% 80 negatif …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data 

İnsanların İngilizce'yi ikinci dil olarak öğrenmelerine yardımcı olmak için bir uygulama üzerinde çalışıyorum. Cümlelerin ekstra bağlam sağlayarak bir dil öğrenmeye yardımcı olduğunu doğruladım. Bunu 60 kişilik bir sınıfta küçük bir araştırma yaparak yaptım. Çeşitli İngilizce kelimeler için Wikipedia'dan yüz binden fazla cümle inceledim (Barrons'800 kelime ve en yaygın 1000 İngilizce …

10 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

Sinir ağlarında yeni başlayan biriyim ve şu anda word2vec modelini araştırıyorum. Ancak özellik matrisinin tam olarak ne olduğunu anlamak için zor zamanlar geçiriyorum. İlk matrisin belirli bir kelime için bir sıcak kodlama vektörü olduğunu anlayabilirim, ancak ikinci matris ne anlama geliyor? Daha spesifik olarak, bu değerlerin her biri (yani 17, …

10 machine-learning  neural-network  word2vec 

Kaliforniya'nın farklı şehirlerinde bir dizi müşteri, her müşteri için arama zamanı ve çağrı durumunu içeren bir veri setim var (müşteri aramayı cevaplarsa Doğru ve müşteri cevap vermezse Yanlış). Gelecekteki müşterileri aramak için uygun bir zaman bulmalıyım ki aramayı cevaplama olasılığı yüksek. Peki, bu sorun için en iyi strateji nedir? Sınıfların …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

Zor öğrenme görevi göz önüne alındığında (örneğin, yüksek boyutsallık, doğal veri karmaşıklığı) Derin Sinir Ağlarının eğitimi zorlaşır. Sorunların çoğunu hafifletmek için: Kalite verilerini normalleştirin ve elden geçirin farklı bir eğitim algoritması seçin (örneğin Gradient Descent yerine RMSprop) daha dik bir gradyan Maliyet fonksiyonu seçin (örn. MSE yerine Çapraz Entropi) Farklı …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms 

Diyelim ki bir mağazanın satışını tahmin ediyoruz ve eğitim verilerimin iki özelliği var: Tarihlerle birlikte mağaza satışları hakkında ("Mağaza" alanı benzersiz değil) Mağaza türleri hakkında ("Mağaza" alanı burada benzersizdir) Yani matris şöyle görünecektir: +-------+-----------+------------+---------+-----------+------+-------+--------------+ | Store | DayOfWeek | Date | Sales | Customers | Open | Promo | StateHoliday …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data 

Örneğin, "tıklama" olarak etiketli kullanıcı ürün verilerine sahip olmamız tavsiye edicidir. Modeli öğrenmek için tıklama ve tıklama yok verilerine ihtiyacım var. Oluşturmanın en basit yaklaşımı, tıklama verilerinde bulunmayan kullanıcı-ürün çiftlerini almaktır. Ancak, bu yanıltıcı olabilir. Misal: user1, product1 (click) user2, product2 (click) user2, product3 (click) user3, product2 (click) User1'i product1 …

10 machine-learning  data-mining 

Bir gizli Markov Modelinin bir gen bulmak gibi genomik dizilerde nasıl kullanıldığını anlıyorum. Ama belirli bir Markov modelini nasıl bulacağımı anlamıyorum. Yani, modelin kaç eyaleti olmalı? Kaç olası geçiş? Modelin bir döngüsü olmalı mı? Modellerinin en uygun olduğunu nasıl bilebilirler? 10 farklı model düşünüyorlar, bu 10 modeli karşılaştırıyor ve en …

10 machine-learning  model-selection  hyperparameter  markov 

Takviyeli öğrenmeyi bir süredir anlamaya çalışıyorum, ancak bir şekilde bir ızgara dünya problemini çözmek için takviye öğrenimi için bir programın nasıl yazıldığını görselleştiremiyorum. Bana Takviye Öğrenimi konusunda net bir anlayış geliştirmeme yardımcı olacak bazı ders kitapları önerebilir misiniz?

10 machine-learning  books  reinforcement-learning 

İki kıvrımlı katman (c1, c2) ve iki gizli katman (c1, c2) ile yapay bir sinir ağı eğitmeye çalışıyorum. Standart backpropagation yaklaşımını kullanıyorum. Geriye doğru geçişte, bir katmanın (delta) hata terimini bir önceki katmanın hatasına, bir önceki katmanın ağırlıklarına ve aktif katmanın geçerli katmanın aktivasyon fonksiyonuna göre gradyanına göre hesaplarım. Daha …

10 machine-learning  data-mining  neural-network  deep-learning 

Ben kosinüs yer duyarlı bir hash inşa etmeye çalışıyorum, böylece olası her çift karşılaştırmak zorunda kalmadan aday benzer ürün çiftleri bulabilirsiniz. Temelde çalışıyorum, ancak verilerimdeki çiftlerin çoğunun -0.2 ila +0.2 aralığında kosinüs benzerliği var gibi görünüyor, bu yüzden oldukça ince zar atmaya ve kosinüs benzerliği 0.1 ve üzeri olan şeyleri …

10 machine-learning