Вопросы с тегом «machine-learning»

Я участвую в соревнованиях по борьбе. Набор данных имеет около 100 объектов, и все они неизвестны (с точки зрения того, что на самом деле они представляют). В основном это просто цифры. Люди выполняют много функций по разработке этих функций. Мне интересно, как именно можно выполнить разработку функций для функций, которые …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

Проблема, с которой я сталкиваюсь, состоит в классификации коротких текстов на несколько классов. Мой текущий подход заключается в использовании частотных терминов tf-idf и изучении простого линейного классификатора (логистическая регрессия). Это работает достаточно хорошо (около 90% макроса F-1 в тестовом наборе, почти 100% в тренировочном наборе). Большой проблемой являются невидимые слова …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

Как правило, модель машинного обучения построена на наборах данных. Я хотел бы знать, существует ли какой-либо способ генерирования синтетического набора данных с использованием такой обученной модели машинного обучения, сохраняющей исходные характеристики набора данных? [оригинальные данные -> построить модель машинного обучения -> использовать модель ml для генерации синтетических данных .... !!!] …

19 machine-learning  dataset 

Я пытаюсь найти формулу, метод или модель, которые можно использовать для анализа вероятности того, что конкретное событие повлияло на некоторые продольные данные. Мне трудно понять, что искать в Google. Вот пример сценария: Представьте, что вы владеете бизнесом, в котором ежедневно посещают в среднем 100 клиентов. Однажды вы решаете, что хотите …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

Функции активации используются для введения нелинейностей в линейный вывод типа w * x + bв нейронной сети. Что я могу понять интуитивно для функций активации, таких как сигмоидальные. Я понимаю преимущества ReLU, который избегает мертвых нейронов во время обратного распространения. Однако я не могу понять, почему ReLU используется в качестве …

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 3 года назад . Я работаю над вымышленным набором данных с 25 функциями. Двумя характеристиками являются широта и долгота места, …

19 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

Мне было интересно, как мы должны решить, сколько узлов в скрытых слоях и сколько скрытых слоев разместить при построении архитектуры нейронной сети. Я понимаю, что уровень ввода и вывода зависит от имеющегося у нас обучающего набора, но как нам определить скрытый уровень и общую архитектуру в целом?

19 machine-learning  neural-network 

Каковы плюсы и минусы Keras и TFlearn ? Когда одна библиотека предпочтительнее другой?

18 machine-learning  keras  tflearn 

Недавно я натолкнулся на термины Word2Vec , Sentence2Vec и Doc2Vec, и я был немного сбит с толку, поскольку я новичок в векторной семантике. Может кто-нибудь, пожалуйста, изложите различия в этих методах простыми словами. Каковы наиболее подходящие задачи для каждого метода?

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

Я новичок в области машинного обучения и кера, и сейчас я занимаюсь многоклассовой классификацией изображений с помощью кера. На входе помечено изображение. После некоторой предварительной обработки данные обучения представлены в списке Python как: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] «собака», «кошка» и «птица» являются метками класса. Я думаю, что для этой …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Я пытаюсь найти хороший аргумент о том, почему в машинном обучении можно использовать расстояние Манхэттена над евклидовым расстоянием . До сих пор я нашел хороший аргумент в этой лекции в Массачусетском технологическом институте . В 36:15 вы можете увидеть на слайдах следующее утверждение: «Обычно используют евклидову метрику; Манхэттен может быть …

18 machine-learning  classification  distance 

Если у меня есть магазин розничной торговли, и у меня есть способ измерить, сколько людей заходит в мой магазин каждую минуту, и поставить отметку времени в этих данных, как я могу прогнозировать будущий объем трафика? Я изучил алгоритмы машинного обучения, но не уверен, какой из них использовать. В моих тестовых …

18 machine-learning  time-series 

Я слышал, как Эндрю Нг (в видео, которое я, к сожалению, больше не могу найти) рассказывал о том, как изменилось понимание локальных минимумов в задачах глубокого обучения в том смысле, что они теперь рассматриваются как менее проблемные, поскольку в многомерных пространствах (встречающихся в глубокое обучение) критические точки, скорее всего, будут …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence 

Я пытаюсь понять роль производной сигмовидной функции в нейронных сетях. Сначала я строю сигмовидную функцию и производную всех точек из определения, используя python. Какова роль этой производной? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def derivative(x, step): return (sigmoid(x+step) - sigmoid(x)) …

18 machine-learning  neural-network 

В чем разница между тренировками в Керасе val_lossи lossво время них? Например Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 На некоторых сайтах я читал, что при проверке не работал отсев.

18 machine-learning  deep-learning  keras