«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Gradient Descent ve Stokastik Gradient Descent arasındaki fark nedir? Bunlara çok aşina değilim, farkı kısa bir örnekle açıklayabilir misiniz?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

Kapalı . Bu soru görüşe dayalı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu güncelleyin, böylece bu yayını düzenleyerek gerçekleri ve alıntıları yanıtlayabileceksiniz . 5 yıl önce kapandı . Bu soruyu sormak için doğru bir yer olup olmadığını bilmiyorum, ama Veri Bilimine adanmış bir topluluk bence …

23 machine-learning  bigdata  dataset 

T-SNE, isomap, PCA, denetimli PCA, vb. Gibi yüksek boyutlu veri kümelerini görselleştirmek için birçok teknik var. Verileri 2B veya 3B alana yansıtma hareketlerini gerçekleştiriyoruz, bu yüzden "güzel resimlerimiz var" ". Bu yerleştirme (manifold öğrenme) yöntemlerinden bazıları burada açıklanmaktadır . Ama bu "güzel resim" aslında anlamlı mı? Birisi bu gömülü alanı …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

Makine öğrenim modelinde ay ve saat gibi özellikleri faktör veya sayısal olarak kodlamak daha mı iyidir? Bir yandan, sayısal kodlamanın makul olabileceğini düşünüyorum, çünkü zaman ileriye doğru ilerleyen bir süreç (beşinci ayın ardından altıncı ay), ancak diğer yandan kategorik kodlamanın döngüsel yapı nedeniyle daha makul olabileceğini düşünüyorum yıllar ve günler …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

Şu anda Python ve Scikit ile sınıflandırma amacıyla öğrenmek için çalışıyorum ve GridSearch etrafında biraz okuma yapıyorum, bu en iyi sonuçları elde etmek için benim tahmin parametreleri optimize etmek için harika bir yol olduğunu düşündüm. Benim metodolojim şudur: Verilerimi eğitim / teste böl. Tahmincilerimi (Rastgele Orman, Gradient Boost, diğerleri arasında …

23 machine-learning  cross-validation 

Bu OTTO Kaggle mücadelesinin çözümü hakkında okuyordum ve ilk etapta çözüm giriş verileri X için birkaç dönüşüm kullanıyor gibi görünüyor, örneğin Log (X + 1), sqrt (X + 3/8), vb. Çeşitli sınıflandırıcılara hangi tür dönüşümlerin ne zaman uygulanacağı hakkında genel bir kılavuz? Ortalama-var ve min-max normalizasyon kavramlarını anlıyorum. Bununla birlikte, …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

İnsanların evrişimsel sinir ağlarının neden hala yeterince anlaşılmadığını söylediğini sık sık duydum. Konvolüsyonel sinir ağlarının neden katmanları yükseltirken gittikçe daha da karmaşıklaşan özellikler öğrenmeye başladığı biliniyor mu? Böyle bir özellik yığını yaratmalarına neden olan şey nedir ve bu, diğer derin sinir ağları türleri için de geçerli olabilir mi?

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Derin öğrenmenin temellerini anlatan bir makale arıyorum. Derin öğrenme için Andrew Ng kursu gibi ideal. Bunu nerede bulabileceğimi biliyor musun?

22 machine-learning  deep-learning 

Pascal VOC skor tabloları için algılama görevi için mAP (ortalama Ortalama Hassasiyet) nasıl hesaplanır? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Söyledi - sayfa 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Ortalama Hassasiyet (AP). VOC2007 zorluğu için, hem sınıflandırma hem de saptamayı değerlendirmek için enterpolasyonlu ortalama hassasiyet (Salton ve Mcgill 1986) kullanıldı. Belirli bir görev ve sınıf için, kesinlik / …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

İkili KerasClassifier modelim için kesinlik, hatırlama ve F1 puanını hesaplamak istiyorum, ancak herhangi bir çözüm bulamıyorum. İşte benim gerçek kod: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal', …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

Son zamanlarda bir arkadaşımdan bir röportajda karar ağacı algoritmalarının doğrusal mı yoksa doğrusal olmayan algoritma mı olduğu soruldu. Bu sorunun cevabını aramaya çalıştım ama tatmin edici bir açıklama bulamadım. Herkes bu sorunun çözümünü cevaplayabilir ve açıklayabilir mi? Ayrıca, doğrusal olmayan makine öğrenme algoritmalarına başka örnekler nelerdir?

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

Degrade inişin minimuma yakınlaşmadığı bir senaryo olup olmadığını merak ediyorum. Degrade inişin her zaman küresel bir optimumluğa yaklaşacağı garanti edilmez. Ayrıca, adım boyutu çok büyükse, optimumdan farklı olabileceğinin de farkındayım. Ancak, bana öyle geliyor ki, eğer bir optimumdan ayrılırsa, sonunda başka bir optimum seviyeye gidecektir. Bu nedenle, gradyan inişinin yerel …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Aktivasyon fonksiyonları, tipin doğrusal çıktısında doğrusal olmayanları tanıtmak için kullanılır w * x + b bir nöral ağdaki . Hangi sigmoid gibi aktivasyon fonksiyonları için sezgisel olarak anlayabiliyorum. Backpropagation sırasında ölü nöronlardan kaçınan ReLU'nun avantajlarını anlıyorum. Ancak, çıktı doğrusal ise ReLU'nun aktivasyon fonksiyonu olarak neden kullanıldığını anlayamıyorum? Eğer doğrusallık getirmezse, …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

Bu makaleyi okurken "doğrusal sınıflandırıcılar özellikleri ve sınıflar arasında parametre paylaşmaz" yazan bir satır vardır. Bu ifadenin anlamı nedir? Lojistik regresyon gibi doğrusal sınıflandırıcıların karşılıklı bağımsız özelliklere ihtiyaç duyduğu anlamına mı geliyor?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Kullanırken hakkında okurken StandardScaler, önerilerin çoğu tren / teste veri bölmeden StandardScaler önce kullanmanız gerektiğini söylüyorlardı , ancak çevrimiçi (sklearn kullanarak) yayınlanan bazı kodları kontrol ederken iki büyük kullanım vardı. 1- StandardScalerTüm verilerin kullanılması. Örneğin from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_fit = sc.fit(X) X_std = X_fit.transform(X) Veya from …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing