Вопросы с тегом «machine-learning»

В чем разница между градиентным спуском и стохастическим градиентным спуском? Я не очень знаком с ними, можете ли вы описать разницу с помощью короткого примера?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Я не знаю, является ли это правильным местом для того, чтобы задать этот вопрос, …

23 machine-learning  bigdata  dataset 

Существует много методов визуализации наборов данных высокой размерности, таких как T-SNE, isomap, PCA, контролируемая PCA и т. Д. И мы проходим процессы проецирования данных вниз в 2D или 3D-пространство, поэтому у нас есть «красивые картинки». ». Некоторые из этих методов вложения (многократного обучения) описаны здесь . Но действительно ли эта …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

Лучше ли кодировать функции, такие как месяц и час, как фактор или число в модели машинного обучения? С одной стороны, я считаю, что числовое кодирование может быть разумным, поскольку время - это прогрессирующий процесс (за пятым месяцем следует шестой), но с другой стороны, я думаю, что категориальное кодирование может быть …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

В настоящее время я работаю с Python и Scikit для целей классификации, и немного изучаю GridSearch. Я подумал, что это отличный способ оптимизировать параметры моей оценки, чтобы получить наилучшие результаты. Моя методология такая: Разделить мои данные на обучение / тестирование. Используйте GridSearch с 5Fold Cross валидацией для обучения и проверки …

23 machine-learning  cross-validation 

Я читал о решении этой проблемы OTTO Kaggle, и первое решение, кажется, использует несколько преобразований для входных данных X, например, Log (X + 1), sqrt (X + 3/8) и т. Д. Есть ли общее руководство о том, когда применять какие виды преобразований к различным классификаторам? Я понимаю понятия нормализации среднего …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

Я ищу статью, подробно описывающую основы глубокого обучения. Идеально, как курс Эндрю Нг для глубокого обучения. Вы знаете, где я могу найти это?

22 machine-learning  deep-learning 

Я часто слышал, как люди говорили, почему сверточные нейронные сети все еще плохо поняты. Известно ли, почему сверточные нейронные сети всегда заканчивают тем, что изучают все более сложные функции, когда мы поднимаемся по уровням? Что заставило их создать такой набор функций, и будет ли это также верно для других типов …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Как рассчитать mAP (среднее значение точности) для задачи обнаружения для таблиц лидеров Vascal Pascal? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Там сказано - на странице 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Средняя точность (AP). Для задачи VOC2007 интерполированная средняя точность (Salton and Mcgill 1986) использовалась для оценки как классификации, так и обнаружения. Для заданной задачи и класса кривая …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

Недавно моего друга спросили, являются ли алгоритмы дерева решений линейными или нелинейными алгоритмами в интервью. Я пытался найти ответы на этот вопрос, но не смог найти удовлетворительного объяснения. Может кто-нибудь ответить и объяснить решение этого вопроса? Кроме того, каковы некоторые другие примеры нелинейных алгоритмов машинного обучения?

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

Мне интересно, есть ли сценарий, при котором градиентный спуск не сходится к минимуму. Я осознаю, что градиентный спуск не всегда может привести к глобальному оптимуму. Я также знаю, что он может отличаться от оптимального, если, скажем, размер шага слишком велик. Тем не менее, мне кажется, что если он отклоняется от …

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

Я хочу вычислить точность, отзыв и оценку F1 для моей двоичной модели KerasClassifier, но не нашел никакого решения. Вот мой фактический код: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

При чтении этой статьи есть строка, в которой говорится, что «линейные классификаторы не разделяют параметры между функциями и классами». В чем смысл этого утверждения? Означает ли это, что линейные классификаторы, такие как логистическая регрессия, нуждаются во взаимно независимых признаках?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Когда я читал об использовании StandardScaler, большинство рекомендаций говорили, что вы должны использовать StandardScaler перед разбивать данные на обучающие / тестовые данные, но когда я проверял некоторые коды, размещенные в сети (используя sklearn), было два основных применения. 1- Использование StandardScalerна всех данных. Например from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

Мне интересно знать, что на самом деле происходит на расстоянии Хеллингера (простыми словами). Кроме того, мне также интересно узнать, какие типы проблем мы можем использовать для расстояния Хеллингера? Каковы преимущества использования Hellinger Distance?

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance