«machine-learning» etiketlenmiş sorular

1 milyon etiketli belgeden oluşan bir grupta metin sınıflandırması için scikit doğrusal destek vektör makinesi (SVM) sınıflandırıcısı kullanmayı planlıyorum. Ne yapmayı planlıyorum, bir kullanıcı bazı anahtar kelime girdiğinde, sınıflandırıcı ilk önce bir kategoride sınıflandıracak ve daha sonra bu kategori kategorisinin belgelerinde sonraki bilgi alma sorgusu gerçekleşecektir. Bir kaç sorum var: …

10 machine-learning  classification  python  scikit-learn 

Ben scipy.optimize.minimize (degrade konjuge) optimizasyon işlevini kullanarak python yapay bir sinir ağı inşa ettik. Degrade denetimi uyguladım, her şeyi iki kez kontrol ettim ve doğru çalıştığından eminim. Birkaç kez çalıştırdım ve 'Optimizasyon başarıyla sonlandırıldı' değerine ulaştı, ancak gizli katmanların sayısını artırdığımda, hipotezin maliyeti başarılı bir şekilde sona erdikten sonra artar …

10 machine-learning  python  neural-network 

Bir dizi kelimeyi veya dizeyi tarayabilen ve bunları makine öğrenimi veya derin öğrenme kullanarak adlar, cep telefonları, adresler, şehirler, eyaletler, ülkeler ve diğer varlıklar olarak sınıflandırabilen akıllı bir model oluşturmaya çalışıyorum. Yaklaşım aramıştım ama maalesef alacak bir yaklaşım bulamadım. Ben bir dize adı veya şehir vb olup olmadığını tahmin etmek …

9 machine-learning  deep-learning  text-mining  natural-language-process 

39 kategori / sınıf ve 8.5 milyon kaydım olan metin sınıflandırması üzerinde çalışıyorum. (Gelecekte veri ve kategoriler artacaktır). Verilerimin yapısı veya biçimi aşağıdaki gibidir. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | 211 Storage:128 GB, RAM:4 GB,Primary Camera:12 MP Case cover …

9 machine-learning  python  classification  scikit-learn  multiclass-classification 

Aşağıdaki resim başlangıç ​​noktasında 7 noktayı göstermektedir. Bunlardan biri kurallar ve deneyime dayanarak bir insan tarafından seçildi ve kırmızı renkte (sol alt çeyrekte bulunan). Şimdi bu nokta kümelerinden 1000'den fazla var ve her set için bir insan tek bir nokta seçti. Bu koşullar tüm setler için geçerlidir: Her setin yaklaşık …

9 machine-learning 

İçsel bir simetriye sahip olması gereken bir öğrenme sorunum varsa, öğrenme sorunumu öğrenmeyi geliştirmek için bir simetri kısıtlamasına tabi tutmanın bir yolu var mı? Örneğin, görüntü tanıma yapıyorsam, 2D dönme simetrisi isteyebilirim. Bu, bir görüntünün döndürülmüş sürümünün orijinalle aynı sonucu alması gerektiği anlamına gelir. Ya da tic-tac-toe oynamayı öğreniyorsam, 90 …

9 machine-learning 

Üç sınıf , , ilgilendiğimi varsayalım . Ancak veri aslında birkaç gerçek sınıf daha içeriyor .c1c1c_1c2c2c_2c3c3c_3(cj)nj=4(cj)j=4n(c_j)_{j=4}^n Açık cevap, , tüm sınıfları ifade eden yeni bir sınıfı tanımlamaktır , ancak örnekler nadir ve birbirine çok bunun iyi bir fikir olmadığından şüpheleniyorum .c^4c^4\hat c_4cjcjc_jj>3j>3j>3c^4c^4\hat c_4 Söylemeye çalıştığım şeyi görselleştirmek için aşağıdaki iki …

9 machine-learning  classification 

Tüm verilerle demek istediğim tren + test + onaylama Hiperparametremi doğrulama verilerini kullanarak düzelttikten ve test verilerini kullanarak modeli seçtikten sonra, parametrelerin modelin eğitilmesi yerine daha iyi eğitilmesi için tüm veriler üzerinde eğitilmiş bir modelin olması daha iyi olmaz mı? tren verileri

9 machine-learning 

Üzerinde çalıştığımız bir projeye dayanarak ilginç bir tartışma yaşadım: neden bir şablon eşleştirme algoritması üzerinde CNN görsel denetim sistemi kullanıyorsunuz? Arka plan: Belirli bir nesne tipi "bozuk" / arızalı veya arızalıysa - bu durumda bir PCB devre kartı olup olmadığını saptayan basit bir CNN görüş sisteminin (web kamerası + dizüstü …

9 machine-learning  convnet  image-classification 

Gelen bu son derece belirtilen yazıda , yazarlar ağırlık parametrelerinin sayısı aşağıdaki tartışmayı verir. Neden parametreleri olduğunu çok net değilim . Sanırım olmalı, çünkü giriş kanallarının her biri parametreye sahip aynı filtreyi paylaşıyor .49C249C249C^249 C49C49CCCC494949

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

Sklearn ile oluşturulmuş bir karar ağacı sınıflandırma modelinin karar sürecini tam olarak nasıl anlamaya çalışıyorum. Baktığım 2 ana yön, ağacın bir grafik temsili temsili ve özellik ithalatları listesidir. Anlamadığım şey, özellik öneminin ağaç bağlamında nasıl belirlendiğidir. Örneğin, özellik ithalatlarımın listesi: Özellik sıralaması: 1. FeatureA (0.300237) FeatureB (0.166800) FeatureC (0.092472) FeatureD …

9 machine-learning  visualization  scikit-learn  data  decision-trees 

Tensorflow'u biraz araştırma için basit sinir ağları yazmak için kullanıyorum ve antrenman yaparken 'nan' ağırlıkları ile ilgili birçok sorun yaşadım. Optimize ediciyi değiştirme, kaybı, veri boyutunu vb. Değiştirme gibi birçok farklı çözüm denedim, ancak boşuna. Son olarak, öğrenme oranındaki bir değişikliğin ağırlıklarımda inanılmaz bir fark yarattığını fark ettim. .001 (oldukça …

9 machine-learning  python  tensorflow  optimization  gradient-descent 

Duygu analizi yapmaya çalışıyorum. Kelimeleri sözcük vektörlerine dönüştürmek için word2vec modelini kullanıyorum. 'Cümleler' adlı bir listedeki tüm cümleleri kullandığımı ve bu cümleleri aşağıdaki gibi word2vec'e geçirdiğimi varsayalım: model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, window=5, sample=1e-3) Kelime vektörleri için çaylak olduğum için iki şüphem var. 1- Özellik sayısının 300 olarak …

9 machine-learning  deep-learning  word-embeddings  word2vec  sentiment-analysis 

Numer.ai bir süredir var ve web üzerinde sadece birkaç gönderi veya başka tartışmalar var gibi görünüyor. Sistem zaman zaman değişti ve bugünkü kurulum şu şekildedir: [0,1] 'de sürekli değerler ve bir ikili hedef olan 21 özelliğe sahip test (N = 96K) ve test (N = 33K) verileri. Veriler temiz (eksik …

9 machine-learning  deep-learning  cross-validation  preprocessing  competitions 

Gradyan yükseltme makineleri veya sinir ağları gibi algoritmaları tanımlayan makine öğrenimi metinleri genellikle bu modellerin tahminlerde iyi olduğunu söyler, ancak bu açıklanabilirlik veya yorumlanabilirlik kaybı pahasına gelir. Tersine, tek karar ağaçları ve klasik regresyon modelleri açıklamada iyi olarak etiketlenir, ancak rastgele ormanlar veya SVM'ler gibi daha karmaşık modellere kıyasla (nispeten) …

9 machine-learning  predictive-modeling