Вопросы с тегом «machine-learning»

Я работаю над улучшением существующего контролируемого классификатора, чтобы классифицировать последовательности {белка} как принадлежащие к определенному классу (предшественники нейропептидных гормонов) или нет. Существует около 1150 известных «позитивов» на фоне около 13 миллионов белковых последовательностей («Неизвестный / плохо аннотированный фон») или около 100 000 проверенных релевантных белков, аннотированных различными свойствами (но очень …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

Я занимался проблемой классификации, и я читал код и учебные пособия многих людей. Одна вещь, которую я заметил, это то, что многие люди принимают np.logили logнепрерывные переменные, такие как loan_amountили applicant_incomeт. Я просто хочу понять причину этого. Помогает ли это улучшить точность прогнозирования нашей модели? Это обязательно? или есть какая-то …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера тепловой карты?

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

В блоге Keras, посвященном обучению пользователей с нуля , код показывает только сеть, работающую с данными обучения и проверки. Как насчет тестовых данных? Являются ли данные проверки такими же, как данные испытаний (я думаю, что нет). Если в строках, похожих на папки с поездами и валидацией, была отдельная папка с …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

Приведенная ниже функция прогнозирования также дает значения -ve, поэтому она не может быть вероятностью. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Я попробовал Google, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") но это не сработало. Вопрос …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

Кто-нибудь может дать мне несколько примеров, где важна точность, и несколько примеров, где важен отзыв?

16 machine-learning  evaluation 

Я узнал, что для создания регрессионной модели мы должны позаботиться о категориальных переменных, преобразовав их в фиктивные переменные. Например, если в нашем наборе данных есть переменная типа location: Location ---------- Californian NY Florida Мы должны конвертировать их как: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 Однако было предложено …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Я студент-первокурсник (упоминая об этом, чтобы вы могли простить мою незнакомость), который в настоящее время проводит исследования с использованием нейронных сетей. Я закодировал трехузловую нейронную сеть (которая работает) на основе руководства моего профессора. Тем не менее, я хотел бы продолжить карьеру в области искусственного интеллекта и науки о данных, и …

15 machine-learning  neural-network 

Читая о генерации текста с помощью Recurrent Neural Networks, я заметил, что некоторые примеры были реализованы для генерации текста слово за словом, а другие - символ за символом, без указания причины. Итак, в чем разница между моделями RNN, которые предсказывают текст на основе слова, и моделями, которые предсказывают текст на …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

Существуют ли какие-либо пакеты машинного обучения для R, которые могут использовать графический процессор для повышения скорости обучения (что-то вроде theano из мира питонов)? Я вижу, что есть пакет под названием gputools, который позволяет выполнять код в gpu, но я ищу более полную библиотеку для машинного обучения.

15 machine-learning  r  gpu 

Предположим, что набор данных со слабой структурой (например, веб-таблицы / связанные открытые данные) состоит из множества источников данных. Не существует общей схемы, за которой следуют данные, и каждый источник может использовать атрибуты синонимов для описания значений (например, «национальность» или «рожденный»). Моя цель - найти некоторые «важные» атрибуты, которые каким-то образом …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

В настоящее время я готовлюсь к экзамену по нейронным сетям. В нескольких протоколах предыдущих экзаменов я читал, что функции активации нейронов (в многослойных персептронах) должны быть монотонными. Я понимаю, что функции активации должны быть дифференцируемыми, иметь производную, которая не равна 0 в большинстве точек, и быть нелинейной. Я не понимаю, …

15 machine-learning  neural-network 

Я хотел бы знать, насколько точно рекомендации пользователей и продуктов отличаются друг от друга. Это определяет, что На основе пользователя : Рекомендовать элементы путем поиска похожих пользователей. Это часто сложнее масштабировать из-за динамического характера пользователей. На основе предметов: Рассчитать сходство между предметами и дать рекомендации. Элементы обычно не сильно меняются, …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

У меня есть следующий CNN: Я начинаю с входного изображения размером 5х5 Затем я применяю свертку, используя ядро ​​2x2 и шаг = 1, что дает карту характеристик размером 4x4. Затем я применяю максимальный пул 2x2 с шагом = 2, который уменьшает карту объектов до размера 2x2. Затем я применяю логистический …

15 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

При обучении моделей машинному обучению, почему иногда выгодно поддерживать размер пакета в степени 2? Я подумал, что было бы лучше использовать размер, который больше всего подходит для вашей памяти GPU / RAM. Этот ответ утверждает, что для некоторых пакетов степень 2 лучше, чем размер пакета. Может ли кто-нибудь предоставить подробное …

15 machine-learning  training