Вопросы с тегом «machine-learning»

Вопросы реализации алгоритмов машинного обучения. Общие вопросы о машинном обучении должны быть отправлены в их конкретные сообщества.

20
Какова роль смещения в нейронных сетях?
Я знаю о градиентном спуске и алгоритме обратного распространения. Чего я не понимаю, так это когда важно использовать предвзятость и как вы ее используете? Например, при отображении ANDфункции, когда я использую 2 входа и 1 выход, она не дает правильных весов, однако, когда я использую 3 входа (1 из которых …



5
Простое объяснение наивной байесовской классификации
Мне трудно понять процесс наивного Байеса, и мне было интересно, может ли кто-нибудь объяснить это простым пошаговым процессом на английском языке. Я понимаю, что сравнение требует времени, которое произошло, как вероятность, но я понятия не имею, как данные обучения связаны с фактическим набором данных. Пожалуйста, объясните мне, какую роль играет …

18
Как Google «Вы имели в виду?» Алгоритм работы?
Я разрабатывал внутренний веб-сайт для инструмента управления портфелем. Там много текстовых данных, названий компаний и т. Д. Я был очень впечатлен способностью некоторых поисковых систем очень быстро отвечать на запросы с помощью «Вы имели в виду: хххх». Мне нужно иметь возможность разумно принимать пользовательский запрос и отвечать не только необработанными …


6
Каковы преимущества искусственных нейронных сетей перед машинами опорных векторов? [закрыто]
В настоящее время этот вопрос не очень подходит для нашего формата вопросов и ответов. Мы ожидаем, что ответы будут подтверждены фактами, ссылками или опытом, но этот вопрос, скорее всего, вызовет дебаты, споры, опрос или расширенное обсуждение. Если вы считаете, что этот вопрос можно улучшить и, возможно, вновь открыть, обратитесь за …

7
Что такое logits, softmax и softmax_cross_entropy_with_logits?
Я просматривал здесь документы по тензорному API . В документации tenorflow они использовали ключевое слово logits. Что это? Во многих методах в документации API это написано как tf.nn.softmax(logits, name=None) Если написано logitsтолько это Tensors, зачем сохранять другое имя как logits? Другое дело, что есть два метода, которые я не смог …

29
В чем разница между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением? [закрыто]
Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он фокусировался только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто в прошлом месяце . Улучшить этот вопрос С точки зрения искусственного интеллекта и машинного обучения, в …

11
Что означает слово logits в TensorFlow?
В следующей функции TensorFlow мы должны обеспечить активацию искусственных нейронов в последнем слое. Это я понимаю. Но я не понимаю, почему это называется логитс? Разве это не математическая функция? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

22
Как реализовать функцию Softmax в Python
Из класса глубокого обучения Udacity , softmax у_i - это просто экспонента, деленная на сумму экспоненты всего вектора Y: Где S(y_i)функция softmax y_iи eэкспоненциальная, а jнет. столбцов во входном векторе Y. Я пробовал следующее: import numpy as np def softmax(x): """Compute softmax values for each sets of scores in x.""" …

14
В чем разница между линейной регрессией и логистической регрессией?
Когда мы должны предсказать значение категориального (или дискретного) результата, мы используем логистическую регрессию . Я считаю, что мы используем линейную регрессию, чтобы также предсказать ценность результата, учитывая входные значения. Тогда в чем разница между двумя методологиями?

19
Конвертировать массив индексов в 1-й горячий кодированный массив
Допустим, у меня есть 1d NumPy массив a = array([1,0,3]) Я хотел бы закодировать это как 2d 1-горячий массив b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) Есть ли быстрый способ сделать это? Быстрее, чем просто перебрать, aчтобы установить элементы b, то есть.

10
Какой классификатор машинного обучения вообще выбрать? [закрыто]
Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто в прошлом году . Улучшить этот вопрос Предположим, я работаю над проблемой классификации. (Обнаружение мошенничества и спам …

3
Как интерпретировать «потери» и «точность» для модели машинного обучения
Когда я тренировал свою нейронную сеть с помощью Theano или Tensorflow, они сообщали о переменной, называемой «потерями» за эпоху. Как я должен интерпретировать эту переменную? Чем выше потери, тем лучше или хуже, или что это значит для конечной производительности (точности) моей нейронной сети?

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.