«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Metodlar ve ilkeler "deneyim ile otomatik olarak gelişen bilgisayar sistemleri."

8
Kümelenme coğrafi konum koordinatları (enlem, uzun çiftler)
Coğrafi konum kümelenmesi için doğru yaklaşım ve kümeleme algoritması nedir? Coğrafi konum koordinatlarını kümelemek için aşağıdaki kodu kullanıyorum: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = kmeans2(whiten(coordinates), 3, iter = 20) plt.scatter(coordinates[:,0], …

8
Makine Öğreniminde Neden Aşırı Güçlendirme Neden?
Mantık genellikle, bir modelin üzerine oturtularak, genelleştirme kapasitesinin sınırlı olduğunu belirtir, ancak bu sadece modelleme işleminin bir modelin belirli bir karmaşıklıktan sonra gelişmesini engellediği anlamına gelebilir. Fazla donanım, modellerin verilerin karmaşıklığına bakılmaksızın daha da kötüleşmesine neden oluyor mu ve öyleyse neden bu böyle? İlgili: Yukarıdaki soruyu takip etmek, " Bir …


4
Yapay sinir ağları: hangi maliyet fonksiyonu kullanılacak?
TensorFlow'u özellikle sinir ağları ile yapılan deneyler için kullanıyorum . Her ne kadar bazı deneyler yapmama rağmen (XOR-Problem, MNIST, bazı Regresyon işleri, ...) şimdi, belirli problemler için "doğru" maliyet fonksiyonunu seçmekle uğraşıyorum, çünkü genel olarak bir başlangıç ​​olarak kabul edilebilirim. TensorFlow'a gelmeden önce, tamamen bağlı bazı MLP'leri ve bazı tekrarlayan …

5
'Dengeli' bir veri seti mi yoksa 'temsilci' bir veri seti mi kullanmalıyım?
'Makine öğrenmesi' görevim, iyi huylu Internet trafiğini kötü amaçlı trafiğe ayırmak. Gerçek dünya senaryosunda, İnternet trafiğinin çoğu (% 90 veya daha fazla) iyi huyludur. Bu yüzden, modelleriimi de eğitmek için benzer bir veri kurulumu seçmem gerektiğini hissettim. Ancak, modelleri eğitmek için eşit miktarda iyi huylu ve kötü niyetli trafik durumlarını …


4
Zaman Serisi Modeline LSTM Özellik Ekleme
LSTM'leri ve zaman serileri için kullanımlarını biraz okumakta ve aynı zamanda ilginç fakat zor olmuştur. Anlamakta güçlük çektiğim bir şey, zaman serisi özelliklerinin bir listesine ek özellikler eklemeye yaklaşmak. Veri kümenizi şu şekilde ayarladığınızı varsayalım: t-3, t-2, t-1 Çıkış Şimdi çıktınızı etkileyen bir özelliğiniz olduğunu bilmenizi sağlar, ancak bunun zaman …

4
Mini seri boyutu neden tüm eğitim verilerinde tek bir "seri" den daha iyidir?
Derin Öğrenme modelleri durumunda, olağan uygulamanın, birkaç eğitim dönemi boyunca mini partiler (genellikle küçük bir, 32/64) uygulamak olduğunu sık sık okurum. Bunun arkasındaki nedeni gerçekten anlayamıyorum. Yanılmıyorsam, toplu iş boyutu, model tarafından bir eğitim yinelemesi sırasında görülebilen eğitim örneği sayısıdır; ve eğitim örnekleri, eğitim durumlarının her biriyle görüldüğünde, devir tam …

10
Makine Öğrenimi modellerine neden kara kutu deniyor?
Bu blog yazısını okuyordum: The Financial World, AI'nın Kara Kutularını Açmak İstiyor , burada yazarın art arda ML modellerini "kara kutular" olarak adlandırıyor. ML modellerine atıfta bulunurken, bazı yerlerde benzer bir terminoloji kullanılmıştır. Neden bu kadar? ML mühendislerinin sinir ağlarında neler olup bittiğini bilmemeleri gibi değil. Her katman, hangi etkinleştirme …

10
Makine öğrenmesi algoritmaları spor puanlarını veya oyunları tahmin edebilir mi?
İyi bir yan proje yapabileceğini düşündüğüm çeşitli NFL veri setlerine sahibim, ancak onlarla henüz bir şey yapmadım. Bu siteye gelmek makine öğrenme algoritmaları hakkında düşünmemi sağladı ve onların futbol oyunlarının sonucunu tahmin etmede ne kadar iyi olabileceğini merak ediyorum. Bana öyle geliyor ki, tespit edilebilecek bazı eğilimler var gibi görünüyor …

11
C (veya C ++) da Veri Bilimi
Ben bir Rdil programcısıyım. Ayrıca Veri Bilim İnsanları olarak kabul edilen ancak CS dışındaki akademik disiplinlerden gelen insanlar grubuyum. Bu, bir Veri Bilimcisi olarak benim rolümde iyi sonuç veriyor, ancak kariyerime başlayarak Rve sadece diğer betik / web dilleri hakkında temel bilgileri öğrenerek, 2 kilit alanda kendimi yetersiz hissediyorum: Programlama …

3
Ne kullanıldığında - Makine Öğrenmesi [kapalı]
Geçenlerde, UPC / Barselona'daki Profesör Oriol Pujol'den Makine Öğrenimi dersinde, geniş bir makine öğrenimi ile ilgili görev için kullanılacak en yaygın algoritmaları, prensipleri ve kavramları tanımladı. İşte onları sizinle paylaşıyorum ve size soruyorum: farklı makine öğrenimi ile ilgili problemlere ilişkin yaklaşımlar veya yöntemler ile eşleşen herhangi bir kapsamlı çerçeve var …


2
XGBoost öneminin çıktısını nasıl yorumlayabilirim?
Bir xgboost modeli koştum. Çıktısını nasıl yorumlayacağımı tam olarak bilmiyorum xgb.importance. Kazanç, Kapak ve Frekansın anlamı nedir ve bunları nasıl yorumluyoruz? Ayrıca, Split, RealCover ve RealCover% ne anlama geliyor? Burada bazı ekstra parametrelerim var Özellik ithalatı hakkında daha fazla bilgi verebilecek başka parametreler var mı? R belgelerine göre, Kazanç'ın Bilgi …


Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.