«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Kaggle blogları ile ilgili bir makaleden geçiyordum. Yazar, tekrar tekrar, 'LB skoru' ve 'LB uyumundan') makine öğreniminin etkinliği için bir metrik olarak (çapraz doğrulama (CV) skoruyla birlikte) bahsetmektedir. Biraz zaman harcadığım 'LB' anlamı üzerine yapılan bir araştırmada, genellikle insanların bunu doğrudan arka plan olmadan LB olarak adlandırdıklarını fark ettim. Benim …

16 machine-learning  accuracy 

Belli bir öğrenme probleminin destek vektör makineleri kullanılarak ele alınabileceğini gösteren işaretler veya özellikler nelerdir? Başka bir deyişle, bir öğrenme problemi gördüğünüzde, sizi “ahlaksız ağlar veya karar ağaçları ya da başka bir şey yerine“ bunun için kesinlikle SVM kullanmalıyım? ”

16 machine-learning  svm  supervised-learning  unsupervised-learning 

Bu soruya net bir cevap olmadığını biliyorum, ama diyelim ki çok fazla veri içeren devasa bir sinir ağım var ve girişe yeni bir özellik eklemek istiyorum. "En iyi" yol, ağı yeni özellik ile test etmek ve sonuçları görmek olacaktır, ancak özelliğin BENZERSİZ YARDIMCI olup olmadığını test etmenin bir yöntemi var …

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

{Protein} dizilerini belirli bir sınıfa (Neuropeptide hormon öncüleri) ait olarak sınıflandırmak için mevcut bir denetimli sınıflandırıcıyı geliştirmeye çalışıyorum. Yaklaşık 13 milyon protein sekansının ("Bilinmeyen / zayıf açıklamalı arkaplan") arka planına karşı yaklaşık 1.150 bilinen "pozitif" veya çeşitli özelliklerle açıklamalı yaklaşık 100.000 gözden geçirilmiş, ilgili protein vardır (ancak açıkça çok az …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

Bir sınıflandırma problemi yapıyorum ve birçok insanın kodunu ve eğiticilerini okudum. Dikkatimizi çeken tek şey birçok kişi almasıdır np.logveya logsürekli benzeri değişken loan_amountveya applicant_incomevs. Sadece arkasındaki sebebi anlamak istiyorum. Model tahmin doğruluğunu artırmamıza yardımcı olur mu? Zorunlu mu? veya Arkasında mantık var mı? Lütfen mümkünse bazı açıklamalar sağlayın. Teşekkür ederim.

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

In Keras sıfırdan eğitim convnets blog , kod gösterileri yalnızca ağ eğitim ve doğrulama verilerinin üzerinde çalışan. Test verileri ne olacak? Doğrulama verileri test verileriyle aynı mıdır (sanmıyorum). Tren ve doğrulama klasörleriyle benzer satırlarda ayrı bir test klasörü varsa, test verileri için bir karışıklık matrisi nasıl elde edilir. Bunu yapmak …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

Aşağıdaki tahmin fonksiyonu -ve değerleri de vermektedir, bu yüzden olasılık olamaz. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Google & denedim pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") ama işe yaramadı. Soru Bunun yerine olasılıklar nasıl …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

Aşağıdaki CNN var: 5x5 büyüklüğünde bir giriş görüntüsü ile başlıyorum Sonra 4x2 boyutunda özellik haritası üreten 2x2 çekirdeği ve adım = 1 kullanarak evrişim uyguluyorum. Sonra özellik haritasını 2x2 boyutuna küçülten stride = 2 ile 2x2 max-pooling uygularım. Sonra lojistik sigmoid uyguluyorum. Sonra 2 nöron ile tamamen bağlı bir katman. …

16 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

Bir regresyon modeli oluşturmak için kategorik değişkenleri kukla değişkenlere dönüştürerek halletmemiz gerektiğini öğrendim. Örnek olarak, veri kümemizde konum gibi bir değişken varsa: Location ---------- Californian NY Florida Bunları şu şekilde dönüştürmeliyiz: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 Bununla birlikte, kaç tane kukla değişken olursa olsun, bir kukla …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Şu anda sinir ağlarını kullanarak araştırma yapan bir birinci sınıf lisans öğrencisiyim (bundan söz ederek tanımadığımı affedebilirsiniz). Profesörün rehberliğinde üç düğümlü bir sinir ağını (işe yarayan) kodladım. Ancak yapay zeka ve veri biliminde bir kariyer yapmak istiyorum ve kendime bunlarla ilgili daha ayrıntılı bilgi vermek istiyorum. Sinir ağı yapıları, derin …

15 machine-learning  neural-network 

Tekrarlayan Sinir Ağları ile metin oluşturma hakkında okurken, nedenini belirtmeden , kelime kelime ve diğerleri karakter karakter üretmek için bazı örnekler uygulandığını fark ettim . Peki, kelime başına metni temel alan RNN modelleri ile karakter başına metni temel alan modeller arasındaki fark nedir? Kelime tabanlı RNN daha büyük bir boyut …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

Eğitim hızını arttırmak için GPU'dan yararlanabilen R için makine öğrenme paketleri var mı (python dünyasından theano gibi bir şey)? GPU'da kod yürütülmesine izin veren gputools adlı bir paket olduğunu görüyorum, ancak makine öğrenimi için daha eksiksiz bir kütüphane arıyorum.

15 machine-learning  r  gpu 

Birçok veri kaynağından oluşan bir dizi gevşek yapılandırılmış veri (örneğin, Web tabloları / Bağlantılı Açık Veri) varsayalım. Bunu izleyen ortak bir şema yoktur ve her kaynak, değerleri tanımlamak için eş anlamlı öznitelikler kullanabilir (örn. "Milliyet" ve "bornIn"). Amacım, bir şekilde tanımladıkları varlıkları "tanımlayan" bazı "önemli" özellikler bulmaktır. Dolayısıyla, böyle bir …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

Şu anda sinir ağları üzerinde bir sınava hazırlanıyorum. Önceki sınavların çeşitli protokollerinde nöronların aktivasyon fonksiyonlarının (çok katmanlı algılayıcılarda) monotonik olması gerektiğini okudum. Aktivasyon fonksiyonlarının ayırt edilebilir olması, çoğu noktada 0 olmayan bir türeve sahip olması ve doğrusal olmaması gerektiğini anlıyorum. Monotonik olmanın neden önemli / yararlı olduğunu anlamıyorum. Aşağıdaki aktivasyon …

15 machine-learning  neural-network 

Ben kullanıcı tabanlı ve öğe tabanlı öneri birbirinden tam olarak nasıl farklı bilmek istiyorum. Bunu tanımlar Kullanıcı tabanlı : Benzer kullanıcıları bularak öğeleri önerin. Bu, kullanıcıların dinamik yapısı nedeniyle ölçeklendirmek genellikle daha zordur. Öğe tabanlı : Öğeler arasındaki benzerliği hesaplayın ve önerilerde bulunun. Öğeler genellikle çok fazla değişmez, bu nedenle …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system