«unsupervised-learning» etiketlenmiş sorular

100 sayısal özellikli 50k örneklerin üzerinde bir degrade yükseltme modeli yetiştirmeye çalışıyorum. XGBClassifieriken benim makinede 43 saniye içinde kolları 500 ağaçları, GradientBoostingClassifierkolları sadece 10 ağaç (!) 1 dakika ve 2 saniye :( Ben rahatsız etmedi o saat sürer olarak 500 ağaç büyümeye çalışan. Aynı kullanıyorum learning_rateve max_depthayarları , aşağıya bakınız. …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

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 

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 

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 

Geoff Hinton'un Coursera'daki Sinir Ağları kursuna katıldım ve aynı zamanda sınırlı boltzmann makinelerine giriş yaptım, yine de RBM'lerin arkasındaki sezgiyi anlamadım. Neden bu makinedeki enerjiyi hesaplamamız gerekiyor? Ve bu makinedeki olasılığın kullanımı nedir? Bu videoyu da gördüm . Videoda, hesaplama adımlarından önce olasılık ve enerji denklemlerini yazdı ve hiçbir yerde …

15 unsupervised-learning  rbm 

Word2vec gensim modeli üzerinde çalışıyordum ve gerçekten ilginç buldum. Modelle kontrol edildiğinde bilinmeyen / görünmeyen bir kelimenin nasıl eğitimli modelden benzer terimleri alabileceğini bulmakla meşgul oldum. Mümkün mü? Bunun için word2vec değiştirilebilir mi? Ya da eğitim topluluğunun benzerliklerini bulmak istediğim tüm kelimelere sahip olması gerekir.

11 nlp  deep-learning  word-embeddings  unsupervised-learning 

İki ağ (üretken ve ayrımcı) birbirleriyle rekabet ederken GAN'ın nasıl çalıştığını anladım. Şimdi, MNIST veri kümesindekilere benzer el yazısı rakamları başarıyla üreten bir DCGAN (evrişimli ayırıcı ve evrişimsiz jeneratörlü GAN) yaptım. GAN'ın görüntülerden özellikler çıkarmak için uygulamaları hakkında çok şey okudum. MNIST el yazısı digist görüntülerinden özellik çıkarmak için eğitimli …

11 feature-extraction  unsupervised-learning  gan 

Sonunda sınıflandırılması gereken EEG verilerini analiz etmek için çalışıyorum. Bununla birlikte, kayıtlar için etiket elde etmek biraz pahalıdır, bu da oldukça büyük miktarda etiketlenmemiş verilerimizi daha iyi kullanmam için denetimsiz yaklaşımları düşünmeme neden oldu. Bu doğal olarak iyi bir fikir olabilecek yığılmış oto-kodlayıcıların dikkate alınmasına yol açar. Bununla birlikte, bir …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder