Вопросы с тегом «machine-learning»

Я построил модель LSTM для прогнозирования повторяющихся вопросов в официальном наборе данных Quora. Метки теста - 0 или 1. 1 означает, что пара вопросов дублируется. После построения модели с использованием model.fit, я тестирую модель, используя model.predictданные теста. Вывод представляет собой массив значений примерно так: [ 0.00514298] [ 0.15161049] [ 0.27588326] …

14 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

Я хочу знать, является ли градиентный спуск основным алгоритмом, используемым в оптимизаторах, таких как Adam, Adagrad, RMSProp и некоторых других оптимизаторах.

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Если я тренирую свою модель, используя следующий код: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns] dmatrix = xg.DMatrix(features.values, target.values, feature_names=features.columns.values) clf = xg.train(params, dmatrix) это заканчивается примерно через 1 минуту. Если я тренирую свою модель, используя метод …

13 machine-learning  python  decision-trees  xgboost  efficiency 

У меня есть небольшой подвопрос к этому вопросу . Я понимаю, что при обратном распространении через слой максимального пула градиент направляется обратно таким образом, что нейрон в предыдущем слое, который был выбран как максимальный, получает весь градиент. В чем я не уверен на 100%, так это как градиент в следующем …

13 machine-learning  neural-network  convnet  backpropagation 

Я хочу предсказать некоторое значение и я пытаюсь получить некоторое предсказание которое оптимизирует между минимально возможным, но все же большим, чем . Другими словами: У ( х ) У ( х ) стоимость { Y ( х ) ≳ Y ( х ) } > > Стоимость { Y ( …

13 machine-learning  logistic-regression 

Я новичок в машинном обучении и сталкиваюсь с ситуацией. Я работаю над проблемой ставок в реальном времени с набором данных IPinYou и пытаюсь сделать прогноз клика. Дело в том, что, как вы, возможно, знаете, набор данных очень несбалансирован: около 1300 отрицательных примеров (без кликов) на 1 положительный пример (клик). Это …

13 machine-learning  dataset  sampling 

Кто-нибудь может сказать мне, какова цель создания функции? и зачем обогащать пространство признаков перед классификацией изображения? Это необходимый шаг? Есть ли способ обогатить пространство функций?

13 machine-learning  classification 

Я пытаюсь найти эквивалент диаграмм Хинтона для многослойных сетей, чтобы построить вес во время обучения. Обученная сеть в некоторой степени похожа на Deep SRN, т. Е. Имеет большое количество матриц с несколькими весами, что делает одновременное построение нескольких диаграмм Хинтона визуально запутанным. Кто-нибудь знает хороший способ визуализации процесса обновления веса …

13 machine-learning  neural-network  visualization  deep-learning 

Я изучаю различные типы структур дерева разбора. Двумя широко известными структурами дерева разбора являются: а) дерево разбора на основе постоянных и б) основанные на зависимости структуры дерева разбора. Я могу использовать генерацию обоих типов структур дерева разбора с помощью пакета Stanford NLP. Однако я не уверен, как использовать эти древовидные …

13 machine-learning  nlp  feature-selection  feature-extraction 

Недавно я познакомился с областью науки о данных (прошло около 6 месяцев), и я начал свой путь с курса по машинному обучению Эндрю Нга и поста, который начал работать над специализацией по науке данных в JHU. Что касается практического применения, я работал над созданием прогностической модели, которая предсказывала бы истощение. …

13 machine-learning 

Если удаление некоторых нейронов приводит к более эффективной модели, почему бы не использовать более простую нейронную сеть с меньшим количеством слоев и меньшим количеством нейронов? Зачем строить большую, более сложную модель в начале, а потом подавлять ее?

13 machine-learning  deep-learning  keras  regularization  dropout 

Когда мы проводим перекрестную проверку в k-кратном порядке, должны ли мы просто использовать классификатор, который имеет самую высокую точность теста? Каков обычно лучший подход в получении классификатора от перекрестной проверки?

13 machine-learning  cross-validation 

Я читаю презентацию, и она рекомендует не использовать кодировку "оставь один", но с одной горячей кодировкой все в порядке. Я думал, что они оба были одинаковыми. Кто-нибудь может описать, в чем различия между ними?

13 machine-learning  data-mining  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering 

Я ищу, чтобы найти предварительно обученные веса уже обученных моделей, таких как данные Новостей Google и т. Д. Мне было трудно обучать новую модель с достаточным количеством данных (10 ГБ и т. Д.) Для себя. Итак, я хочу извлечь выгоду из трансферного обучения, в котором я смог бы получить предварительно …

13 machine-learning  bigdata  word2vec 

Я хотел бы знать, каков наилучший способ классификации набора данных, состоящего из смешанных типов атрибутов, например, текстовых и числовых. Я знаю, что могу преобразовать текст в булеву, но словарь разнообразен и данные становятся слишком редкими. Я также пытался классифицировать типы атрибутов отдельно и объединять результаты с помощью методов метаобучения, но …

13 machine-learning  classification