«machine-learning» etiketlenmiş sorular

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], …

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

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 …

49 machine-learning  predictive-modeling 

Yapay sinir ağları Computer Vision görevlerinde en iyi sonuçları alır (bkz. MNIST , ILSVRC , Kaggle Galaxy Challenge ). Computer Vision'daki diğer tüm yaklaşımlardan daha iyi performans gösteriyorlar. Ancak başka görevler de var: Kaggle Moleküler Aktivite Mücadelesi Regresyon: Kaggle Yağmuru tahmini , 2. sıra Kavrayın ve Kaldırma 2. de üçüncü …

48 machine-learning  pgm 

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 …

48 machine-learning  python  neural-network  statistics  tensorflow 

'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 …

48 machine-learning  dataset  unbalanced-classes 

Makine öğrenimi uygulaması için zaman verilerini ele almak için kullanılan ortak / en iyi uygulamalar nelerdir? Örneğin, veri setinde "2014-05-05" gibi olay zaman damgasına sahip bir sütun varsa, varsa bu sütundan yararlı özellikleri nasıl çıkarabilirsiniz? Şimdiden teşekkürler!

45 machine-learning  time-series  feature-selection 

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 …

42 machine-learning  neural-network  deep-learning  time-series 

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 …

40 machine-learning  deep-learning 

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 …

40 machine-learning  terminology 

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 …

40 machine-learning  sports 

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 …

40 machine-learning  bigdata  statistics  programming  c 

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 …

39 machine-learning  algorithms 

GBM ve XGBOOST arasındaki önemli farkları anlamaya çalışıyorum. Google'ı denedim, ancak iki algoritma arasındaki farkları ve xgboost'un neden hemen hemen her zaman GBM'den daha iyi performans gösterdiğini açıklayan iyi cevaplar bulamadım. XGBOOST'ı bu kadar hızlı yapan nedir?

39 machine-learning  algorithms  xgboost  ensemble-modeling  gbm 

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 …

36 machine-learning  xgboost 

Farklı toplulukların kullanıcılarının, alanları hakkında komik şeyler teklif etmeleri alışılmış bir şeydi. Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Veri Bilimi ve her gün karşılaştığınız şeyler hakkındaki komik şeylerinizi paylaşmak eğlenceli olabilir!

35 machine-learning  neural-network  deep-learning