Вопросы с тегом «machine-learning»

Амазонка Alexa , Nuance в Mix и Facebook, Wit.ai все используют подобную систему , чтобы указать , как преобразовать текстовую команду в умысел - то есть что - то компьютер поймет. Я не уверен, что это за «официальное» название, но я называю это «признание намерений». В основном путь от «пожалуйста …

11 machine-learning  nlp 

Какие функции вы будете пытаться извлечь из списка слов для будущего предсказания, это уже существующее слово или просто беспорядок символов? Там есть описание задачи, которую я там нашел . Вы должны написать программу, которая может ответить, является ли данное слово английским. Это было бы легко - вам просто нужно поискать …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

Я совершенно новичок в word2vec, так что, пожалуйста, несите это со мной. У меня есть набор текстовых файлов, каждый из которых содержит набор твитов, между 1000-3000. Я выбрал общее ключевое слово ("kw1") и хочу найти семантически релевантные термины для "kw1", используя word2vec. Например, если ключевое слово «яблоко», я ожидаю увидеть …

11 machine-learning  nlp  text-mining 

Я хочу избежать переобучения в случайном лесу. В связи с этим я намерен использовать mtry, nodeize, maxnodes и т. Д. Не могли бы вы помочь мне выбрать значения для этих параметров? Я использую R. Также, если возможно, скажите, пожалуйста, как я могу использовать перекрестную проверку в k-кратном порядке для случайного …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

Кто-нибудь может объяснить, как машины факторизации с учетом специфики поля (FFM) сравниваются со стандартными машинами факторизации (FM)? Стандарт: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf «Полевая информация»: http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Позвольте мне показать вам пример гипотетического приложения онлайн кластерной: В момент времени n точек 1,2,3,4 выделяются синему кластеру A, а точки b, 5,6,7 выделяются красному кластеру B. В момент времени n + 1 вводится новая точка a, которая назначается синему кластеру A, но также вызывает назначение точки b также синему …

11 machine-learning  clustering 

Я смотрю на pybrain для принятия сигналов монитора сервера и определения основной причины проблемы. Я доволен тем, обучение его с помощью контролируемого обучения и курирования наборов обучающих данных. Данные структурированы примерно так: Тип сервера A # 1 Тип тревоги 1 Тип тревоги 2 Тип сервера # 2 Тип тревоги 1 …

11 machine-learning  neural-network 

Базовая функция R glm()использует баллы Фишера для MLE, в то время как, по- glmnetвидимому, используется метод спуска координат для решения того же уравнения. Спуск по координатам более эффективен по времени, чем оценка Фишера, так как оценка Фишера вычисляет производную матрицу второго порядка в дополнение к некоторым другим матричным операциям. что …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

Я пытаюсь решить систему уравнений, которая имеет 40 независимых переменных (x1, ..., x40) и одну зависимую переменную (у). Общее количество уравнений (количество строк) составляет ~ 300, и я хочу решить для набора из 40 коэффициентов, который минимизирует общую сумму квадратов ошибки между y и прогнозируемым значением. Моя проблема в том, …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

Я часто строю модель (классификацию или регрессию), где у меня есть некоторые предикторные переменные, которые являются последовательностями, и я пытался найти технические рекомендации для их обобщения наилучшим образом, чтобы включить их в качестве предикторов в модель. В качестве конкретного примера, скажем, строится модель, позволяющая предсказать, покинет ли клиент компанию в …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

Я думал, что обобщенная линейная модель (GLM) будет рассматриваться как статистическая модель, но один из моих друзей сказал мне, что некоторые статьи классифицируют ее как технику машинного обучения. Какой из них является истинным (или точнее)? Любое объяснение будет оценено.

11 machine-learning  statistics  glm 

Таким образом, у нас есть потенциал для приложения машинного обучения, которое довольно точно вписывается в традиционную проблемную область, решаемую классификаторами, то есть у нас есть набор атрибутов, описывающих элемент, и «корзина», в которой они заканчиваются. Однако вместо того, чтобы создавать модели из вероятностей, как в наивных байесовских или аналогичных классификаторах, …

11 machine-learning  classification 

Я новичок в TensorFlow, и мне нужно понять возможности и недостатки TensorFlow, прежде чем я смогу его использовать. Я знаю, что это основа глубокого обучения, но помимо той, которую другие алгоритмы машинного обучения мы можем использовать с тензорным потоком. Например, можем ли мы использовать SVM или случайные леса, используя TensorFlow? …

11 machine-learning 

В настоящее время я использую SVM и масштабирую свои тренировочные возможности до диапазона [0,1]. Сначала я подгоняю / преобразовываю свой тренировочный набор, а затем применяю то же преобразование к своему испытательному набору. Например: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) ### Perform …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

t-SNE, как и в [1], работает путем постепенного уменьшения расхождения Кульбака-Лейблера (KL), пока не будет выполнено определенное условие. Создатели t-SNE предлагают использовать дивергенцию KL в качестве критерия производительности для визуализаций: Вы можете сравнить расхождения Kullback-Leibler, о которых сообщает t-SNE. Совершенно нормально выполнить t-SNE десять раз и выбрать решение с самой …

11 machine-learning  python