«training» etiketlenmiş sorular

RNN'ler hakkında bilgi almaya başladım ve Keras kullanıyorum. Vanilya RNN ve LSTM katmanlarının temel öncülünü anlıyorum, ancak eğitim için belirli bir teknik noktayı anlamakta güçlük çekiyorum. Gelen keras belgeler , bir RYSA katmanına girdi şekline sahip olmalıdır diyor (batch_size, timesteps, input_dim). Bu, tüm eğitim örneklerinin sabit bir sekans uzunluğuna sahip …

60 python  keras  rnn  training 

Bu yüzden, bu konuda herhangi bir literatür bulamamıştım, ancak düşünce vermeye değer bir şey gibi görünüyor: Yeni gözlemler mevcutsa model eğitimi ve optimizasyondaki en iyi uygulamalar nelerdir? Tahminler bozulmaya başlamadan önce bir modelin yeniden eğitim süresi / sıklığını belirlemenin bir yolu var mı? Parametreler toplanmış veriler için yeniden optimize edilmişse …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

Eğitim, doğrulama ve tercih Makine Öğrenme modeli test ettikten sonra ortak bir teknik yetiştirmek, test alt kümesi dahil tam bir veri kümesi kullanmaktır nihai modeli için dağıtmak örneğin bir ürünün onu. Sorum şu: Bunu yapmak her zaman en iyisi midir? Ya performans gerçekten bozulursa? Örneğin, test alt setini sınıflandırırken modelin% …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy 

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 

corr()Orijinal bir df dışında bir df oluşturun . corr()Df 70 X 70 çıktı ve ısı haritası görselleştirmek mümkün değildir ... sns.heatmap(df). Göstermeye çalışırsam corr = df.corr(), tablo ekrana sığmaz ve tüm korelasyonları görebilirim. Boyutundan dfbağımsız olarak tümünü yazdırmanın veya ısı haritasının boyutunu kontrol etmenin bir yolu var mı ?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Dengesiz veri kümemde rastgele bir orman modeli çalıştırmak için Python kullanıyorum (hedef değişken ikili bir sınıftı). Eğitim ve test veri kümesini böldüğümde, katmanlı örnekleme (gösterilen kod gibi) kullanıp kullanmama konusunda mücadele ettim. Şimdiye kadar, projemde tabakalı vakanın daha yüksek bir model performansına yol açacağını gözlemledim. Ancak, modelimi, hedef sınıfın mevcut …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

Kullanmam gereken minimum, maksimum ve "makul" miktarda LSTM hücresi ile ilgili herhangi bir temel kural (veya gerçek kurallar) var mı? Özellikle ben ilişkin am BasicLSTMCell TensorFlow ve gelen num_unitsmülk. Lütfen şu şekilde tanımlanan bir sınıflandırma sorunum olduğunu varsayalım: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning