«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Gizli katmanlardaki kaç düğüme ve nöral ağ mimarisi oluştururken kaç tane gizli katman yerleştireceğimize nasıl karar vermemiz gerektiğini merak ediyordum. Giriş ve çıkış katmanının sahip olduğumuz eğitim setine bağlı olduğunu anlıyorum ama gizli katmana ve genel mimariye nasıl karar veriyoruz?

20 machine-learning  neural-network 

Hellinger Distance'da gerçekten ne olduğunu bilmekle ilgileniyorum (basit terimlerle). Ayrıca Hellinger Distance ile kullanabileceğimiz sorunların neler olduğunu bilmekle de ilgileniyorum. Hellinger Distance kullanmanın faydaları nelerdir?

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance 

Genellikle, makine öğrenme modeli veri kümeleri üzerine inşa edilmiştir. Orijinal veri seti özelliklerini koruyan bu tür eğitimli makine öğrenme modelini kullanarak sentetik veri kümesi oluşturmanın herhangi bir yolu olup olmadığını bilmek ister misiniz? [orijinal veri -> makine öğrenme modeli inşa -> sentetik veri üretmek için ml modelini kullanın .... !!!] …

19 machine-learning  dataset 

Ben bir kaggle yarışmasına katılıyorum. Veri kümesinin yaklaşık 100 özelliği vardır ve hepsi bilinmemektedir (gerçekte neyi temsil ettikleri açısından). Temelde bunlar sadece rakamlardır. İnsanlar bu özellikler üzerinde birçok özellik mühendisliği yapıyorlar. Birinin bilinmeyen özellikler üzerinde özellik mühendisliğini tam olarak nasıl yapabildiğini merak ediyorum? Birisi lütfen bunu anlamama yardımcı olabilir ve …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

Ele aldığım sorun kısa metinleri birden çok sınıfa ayırmak. Şu anki yaklaşımım tf-idf ağırlıklı terim frekanslarını kullanmak ve basit bir lineer sınıflandırıcıyı (lojistik regresyon) öğrenmek. Bu gayet iyi çalışıyor (test setinde yaklaşık% 90 makro F-1, eğitim setinde yaklaşık% 100). Büyük bir sorun görünmeyen kelimeler / n-gramdır. Diğer özellikleri, örneğin dağıtım …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

Belirli bir olayın bazı boyuna verileri etkileme olasılığını analiz etmek için kullanılacak bir formül, yöntem veya model bulmaya çalışıyorum. Google'da ne arayacağımı bulmakta zorlanıyorum. Örnek bir senaryo: Her gün ortalama 100 gömme müşteriye sahip bir işletmenizin olduğunu görün. Bir gün, mağazanıza her gün gelen müşteri sayısını artırmak istediğinize karar verirsiniz, …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

Kapalı . Bu sorunun ayrıntılara veya açıklığa ihtiyacı var . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek ayrıntıları ekleyin ve sorunu giderin . 3 yıl önce kapalı . 25 özellikli kurgusal bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Özelliklerden ikisi, bir yerin enlem ve boylamıdır ve …

19 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

Makine öğreniminde modelleri eğitirken, bazen parti boyutunu 2'lik bir güçte tutmak neden avantajlıdır? GPU belleğinize / RAM'inize en uygun boyutu kullanmanın en iyisi olacağını düşündüm. Bu cevap , bazı paketler için, 2'lik bir gücün parti boyutu olarak daha iyi olduğunu iddia ediyor. Birisi bunun için ayrıntılı bir açıklama / bağlantı …

19 machine-learning  training 

Avantajları ve dezavantajları nelerdir keras ve TFlearn ? Bir kütüphane ne zaman diğerine tercih edilir?

18 machine-learning  keras  tflearn 

Geçenlerde açısından rastladım Word2Vec , Sentence2Vec ve Doc2Vec ve ben vektör semantik yeni olduğum gibi karıştı tür. Birisi lütfen bu yöntemlerin farklılığını basit kelimelerle detaylandırabilir mi? Her yöntem için en uygun görevler nelerdir?

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

Bir neden kullanacağınızı iyi bir argüman aramaya çalışıyorum Manhattan mesafe üzerinde Öklit mesafesi Machine Learning'de. Şimdiye kadar iyi bir argümana bulduğum en yakın şey bu MIT dersinde . 36: 15'te slaytlarda aşağıdaki ifadeyi görebilirsiniz: "Genellikle Öklid metriği kullanın; farklı boyutlar karşılaştırılamazsa Manhattan uygun olabilir. " Profesör, sürüngen bacaklarının sayısının 0 …

18 machine-learning  classification  distance 

Ben makine öğrenimi ve keras hakkında acemi ve şimdi keras kullanarak çok sınıflı bir görüntü sınıflandırma sorunu üzerinde çalışıyor. Giriş etiketli resimdir. Bazı ön işlemlerden sonra, eğitim verileri Python listesinde şu şekilde temsil edilir: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] "köpek", "kedi" ve "kuş" sınıf etiketleridir. Bir-sıcak kodlama bu sorun için …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Bir perakende mağazam varsa ve her dakika mağazamda kaç kişinin girdiğini ölçmek için bir yolum varsa ve bu verilere zaman damgası uygularsam, gelecekteki yaya trafiğini nasıl tahmin edebilirim? Makine öğrenimi algoritmalarına baktım, ama hangisini kullanacağımdan emin değilim. Test verilerimde, KNN gibi (mantıklı parametreler ve mesafe fonksiyonu olduğunu düşündüğüm gibi) denediğim …

18 machine-learning  time-series 

Andrew Ng'i (maalesef artık bulamadım bir videoda) derin öğrenme problemlerindeki yerel minima anlayışının şimdi daha az sorunlu olarak kabul edildikleri için nasıl değiştiği hakkında konuştuğunu duydum. derin öğrenme) kritik noktaların yerel minimadan ziyade eyer noktaları veya platolar olması daha olasıdır. "Her yerel minimumun küresel bir minimum olduğu" varsayımlarını tartışan makaleler …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence 

Sinir ağlarında sigmoid fonksiyonun türevinin rolünü anlamaya çalışıyorum. İlk önce sigmoid fonksiyonunu ve python kullanarak tanımdan tüm noktaların türevini çiziyorum. Bu türevin rolü tam olarak nedir? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def derivative(x, step): return (sigmoid(x+step) - sigmoid(x)) / …

18 machine-learning  neural-network