Вопросы с тегом «training»

Я пытаюсь начать изучать RNN и использую Keras. Я понимаю основную предпосылку ванильных слоев RNN и LSTM, но у меня возникают проблемы с пониманием определенного технического аспекта обучения. В документации keras говорится, что входные данные для слоя RNN должны иметь форму (batch_size, timesteps, input_dim). Это говорит о том, что все …

64 python  keras  rnn  training 

Итак, я не смог найти никакой литературы по этому вопросу, но мне кажется, что стоит подумать: Каковы лучшие практики в обучении и оптимизации моделей, если доступны новые наблюдения? Есть ли способ определить период / частоту переобучения модели до того, как прогнозы начнут ухудшаться? Является ли это чрезмерным, если параметры повторно …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

Обычная техника после обучения, проверки и тестирования предпочтительной модели машинного обучения заключается в использовании полного набора данных, включая подмножество тестирования, для обучения окончательной модели для ее развертывания , например, в продукте. Мой вопрос: всегда ли это лучше? Что, если производительность действительно ухудшается? Например, давайте предположим случай, когда модель получает около …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy 

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 

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 

Я использую Python для запуска модели случайного леса на моем несбалансированном наборе данных (целевой переменной был двоичный класс). Разделяя набор данных обучения и тестирования, я боролся, использовать ли стратифицированную выборку (как показано в коде) или нет. До сих пор я наблюдал в своем проекте, что стратифицированный случай приведет к более …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть проблема классификации, определяемая как: t - number of time steps n - length …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning