«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Kapalı . Bu sorunun daha fazla odaklanması gerekiyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu, yalnızca bu yayını düzenleyerek tek bir soruna odaklanacak şekilde güncelleyin . Geçen yıl kapalı . Bu soruyu geliştir Birisi veri madenciliğinde sınıflandırma ve kümeleme arasındaki farkın ne olduğunu açıklayabilir mi? …

195 machine-learning  classification  cluster-analysis  data-mining  terminology 

Verilerin eğitim ve doğrulama kümelerine en iyi şekilde nasıl bölüneceği konusunda temel bir kural var mı? 50/50'lik bir bölünme bile tavsiye edilebilir mi? Veya doğrulama verilerine göre daha fazla eğitim verisine sahip olmanın (veya tam tersi) belirgin avantajları var mı? Yoksa bu seçim neredeyse uygulamaya bağlı mı? Çoğunlukla sırasıyla% 80 …

194 machine-learning 

Nasıl eğitimli bir tasarruf yapmak sınıflandırıcı Naif Bayes için diske ve için kullanabilirsiniz tahmin verileri? Scikit-learn web sitesinden aşağıdaki örnek program var: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) print "Number of mislabeled points : %d" % (iris.target != …

192 python  machine-learning  scikit-learn  classification 

Scikit-learn K-Ortalama Kümeleme kullanarak kendi mesafe fonksiyonunuzu belirlemek mümkün müdür?

172 python  machine-learning  cluster-analysis  k-means  scikit-learn 

Birkaç gün önce belirli bir vektör için en yakın komşuları nasıl bulacağım hakkında bir soru sordum . Benim vektörüm şimdi 21 boyut ve daha ileri gitmeden önce, çünkü Makine Öğrenimi ne de Matematik alanından değilim, kendime bazı temel sorular sormaya başlıyorum: Öklid mesafesi en yakın komşuları bulmak için iyi bir …

163 algorithm  language-agnostic  search  machine-learning  nearest-neighbor 

Metni konuya göre sınıflandırmak için bir CNN eğitmeye çalışıyorum. İkili çapraz entropi kullandığımda ~% 80 doğruluk elde ediyorum, kategorik çapraz entropi ile ~% 50 doğruluk elde ediyorum. Bunun neden olduğunu anlamıyorum. Bu çok sınıflı bir sorun, kategorik çapraz entropi kullanmak zorunda olduğum ve ikili çapraz entropi ile sonuçların anlamsız olduğu …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

Temel karar kurallarını (veya 'karar yollarını') bir karar ağacındaki eğitimli bir ağaçtan metin listesi olarak alabilir miyim? Gibi bir şey: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Yardımınız için teşekkürler.

157 python  machine-learning  scikit-learn  decision-tree  random-forest 

LSH'nin yüksek boyutlu özelliklere sahip benzer öğeleri bulmanın iyi bir yolu olduğunu fark ettim. Http://www.slaney.org/malcolm/yahoo/Slaney2008-LSHTutorial.pdf makalesini okuduktan sonra hala bu formüllerle kafam karıştı. Herkes kolay yolu açıklayan bir blog veya makale biliyor mu?

156 c  machine-learning  hashmap  nearest-neighbor  locality-sensitive-hash 

Sinir ağları teorisi ile ilgili temel bir sorudur: Bir sinir ağı girişini neden normalleştirmeliyiz? Bazen, giriş değerleri sayısal olmadığında, belirli bir dönüşümün yapılması gerektiğini, ancak sayısal bir girişimiz olduğunda anlıyorum. Sayılar neden belirli bir aralıkta olmalıdır? Veriler normalleştirilmezse ne olur?

151 tensorflow  machine-learning  neural-network  normalization 

Bir panda veri çerçevem ​​var ve bunu 3 ayrı sete bölmek istiyorum. Ben kullanarak biliyorum train_test_split gelen sklearn.cross_validationbir iki set (tren ve test) verileri bölebilirsiniz. Ancak, verileri üç sete bölme konusunda herhangi bir çözüm bulamadım. Tercihen, orijinal verilerin endekslerine sahip olmak istiyorum. Bir çözümün train_test_splitiki kez kullanmak ve bir şekilde …

146 pandas  numpy  dataframe  machine-learning  scikit-learn 

Son zamanlarda derin öğrenme ve diğer ML tekniklerini incelemeye başladım ve bir ağ oluşturma sürecini basitleştiren ve eğiten çerçeveler aramaya başladım, sonra TensorFlow'u sahada çok az deneyime sahip buldum, benim için hız bir derin öğrenme ile çalışırken büyük bir ML sistemi daha fazla yapmak için büyük bir faktör, bu yüzden …

143 python  c++  machine-learning  tensorflow 

Şu anda olduğu gibi, bu soru Soru-Cevap formatımıza uygun değil. Yanıtların gerçekler, referanslar veya uzmanlık tarafından desteklenmesini bekliyoruz, ancak bu soru muhtemelen tartışma, tartışma, oylama veya genişletilmiş tartışma talep edecektir. Bu sorunun çözülebileceğini ve muhtemelen yeniden açılabileceğini düşünüyorsanız, yardım için yardım merkezini ziyaret edin . 7 yıl önce kapalı . …

139 artificial-intelligence  machine-learning  neural-network  genetic-algorithm 

Şu anda bir video oyunu oynamak için YSA almaya çalışıyorum ve buradaki harika topluluktan biraz yardım almayı umuyordum. Diablo 2'ye yerleştim. Oyun böylece gerçek zamanlı ve izometrik bir bakış açısından, oyuncu kameranın ortalandığı tek bir avatarı kontrol ediyor. İşleri somut hale getirmek için görev, canını öldürmeden canavar x deneyim puanlarınızı …

139 machine-learning  computer-vision  neural-network  video-processing  reinforcement-learning 

Sinir ağlarında bazı şeyler okuyorum ve tek katmanlı sinir ağının genel prensibini anlıyorum. Ek katmanlara olan ihtiyacı anlıyorum, ama neden doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları kullanılıyor? Bu soruyu şu soru takip eder: Geri yayılımda kullanılan aktivasyon fonksiyonunun türevi nedir?

139 math  machine-learning  neural-network  deep-learning 

% 80 kategorik değişkenli bir makine öğrenimi sınıflandırma sorunum var. Sınıflandırma için bir sınıflandırıcı kullanmak istiyorsam tek bir dinamik kodlama kullanmalı mıyım? Verileri kodlama olmadan bir sınıflandırıcıya aktarabilir miyim? Özellik seçimi için aşağıdakileri yapmaya çalışıyorum: Tren dosyasını okudum: num_rows_to_read = 10000 train_small = pd.read_csv("../../dataset/train.csv", nrows=num_rows_to_read) Kategorik özelliklerin türünü 'kategori' olarak …

132 python  pandas  machine-learning  anaconda  one-hot-encoding