Запитання з тегом «machine-learning»

Я починаю проект, де завданням є визначення типів кросівок із зображень. На даний момент я читаю про реалізацію TensorFlow та Torch . Моє запитання: скільки зображень для кожного класу потрібно для досягнення розумної ефективності класифікації?

12 machine-learning  neural-network  image-classification  convnet  image-recognition 

Я намагаюся реалізувати цей документ на наборі медичних зображень. Я роблю це в Керасі. Мережа, по суті, складається з 4 шарів conv і max-пулу з подальшим повністю пов'язаним шаром і м'яким класифікатором max. Наскільки я знаю, я дотримувався архітектури, згаданої в роботі. Однак втрати та точність перевірки просто залишаються рівними …

12 machine-learning  python  deep-learning  keras 

Я деякий час працюю в NLTK, використовуючи Python. Проблема, з якою я стикаюсь, полягає в тому, що з моїми спеціальними даними вони не допомагають навчати НЕР в NLTK Вони використовували MaxEnt і навчали його на корпусі ACE. Я багато шукав в Інтернеті, але не зміг знайти жодного способу, який би …

12 machine-learning  python  nlp 

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

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 

Я вивчаю машинне навчання, і я хотів би знати, як обчислити розмір VC. Наприклад: h ( x ) = { 10якщо a≤x≤bще h(x)={1if a≤x≤b0else h(x)=\begin{cases} 1 &\mbox{if } a\leq x \leq b \\ 0 & \mbox{else } \end{cases} , з параметрами( a , b ) ∈ R2(a,b)∈R2(a,b) ∈ R^2 . …

12 machine-learning  classification  vc-theory 

Зараз я проходжу курс з tensorflow, в якому вони використовували tf.one_hot (індекси, глибина). Тепер я не розумію, як ці індекси змінюються на цю двійкову послідовність. Може хтось, будь ласка, пояснить мені точний процес ???

11 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

Наступне питання, відображене на зображенні, було задано під час одного з іспитів. Я не впевнений, правильно я зрозумів принцип бритви Оккама чи ні. Відповідно до меж розподілу та прийняття рішень, наведених у запитанні та після бритви Оккама, відповідь межами B в обох випадках має бути відповіддю. Тому що відповідно до …

11 machine-learning  classification 

Я прототипую додаток, і мені потрібна мовна модель, щоб обчислити здивування в деяких створених пропозиціях. Чи є якась навчена мовна модель в python, яку я можу легко використовувати? Щось на кшталт простого model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Я щойно створив цю нейронну мережу LSTM разом з Керасом import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile …

11 machine-learning  python  keras  prediction  forecasting 

Я багато разів аналізував набір даних, на якому я не міг зробити жодної класифікації. Щоб побачити, чи можу я отримати класифікатор, я зазвичай використовую такі кроки: Створіть графіки графіки мітки проти числових значень. Зменшіть розмірність до 2 або 3, щоб побачити, чи розділяються класи, також іноді пробуйте LDA. Намагайтеся налаштувати …

11 machine-learning  classification  deep-learning  class-imbalance  bayes-error 

Вхідні дані: ХXX -> особливості футболки (колір, логотип тощо) YYY -> норма прибутку Я навчив випадковий ліс на вищезгаданих і і досяг розумної точності на даних тесту. Отже, маюYХXXYYY П( Y| Х)P(Y|X)P(Y|X) . Тепер я хотів би знайти тобто розподіл ймовірності ознак, враховуючи, що я очікую такої великої норми прибутку.П( …

11 machine-learning  random-forest  generative-models 

Ці дві згорткові операції зараз дуже поширені в глибокому навчанні. Про розширений згортковий шар я читав у цій статті: WAVENET: ЗАГАЛЬНА МОДЕЛЬ ДЛЯ RAW AUDIO і Деконволюція знаходиться в цій статті: Повністю згорткові мережі для семантичної сегментації Як здається, обидва знімають зображення, але в чому різниця?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Я деякий час працював над машинним навчанням та біоінформатикою, і сьогодні я мав розмову з колегою про основні загальні питання видобутку даних. Мій колега (який є експертом з машинного навчання) сказав, що, на його думку, найважливішим практичним аспектом машинного навчання є те, як зрозуміти, чи ви зібрали достатньо даних для …

11 machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data 

Я створюю просту нейронну мережу за допомогою tensorflow, а дані, які я зібрав сам, однак, це не співпрацює: PI зіткнувся з помилкою, яку я не можу виправити або знайти виправлення, і я би радив вашій допомозі. Повідомлення про помилку: TypeError: Аргумент вилучення 2861.6152 з 2861.6152 має недійсний тип, повинен бути …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

Це визначення не зовсім застосовне, оскільки ми не завжди припускаємо базовий розподіл. Так що ж насправді модель? Чи можна вважати ГБМ із вказаними гіперпараметрами моделлю? Чи є модель збіркою правил?

11 machine-learning