Запитання з тегом «machine-learning»

Які функції ви спробуєте витягнути зі списку слів для майбутнього передбачення, чи це існуюче слово чи просто безлад символів? Опис завдання, який я там знайшов . Ви повинні написати програму, яка зможе відповісти, чи є слово англійською. Це буде просто - вам просто потрібно буде пошукати слово в словнику - …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

Alexa Amazon , Mix Nuance's Mix і Facebook Wit.ai використовують подібну систему, щоб вказати, як перетворити текстову команду в наміри - тобто те, що комп'ютер зрозумів би. Я не впевнений, що це за "офіційна" назва, але я називаю це "визнанням наміру". В основному це спосіб перейти від "будь-ласка, встановіть моє …

11 machine-learning  nlp 

Я абсолютно новачок у word2vec, тому, будь ласка, несуть це зі мною. У мене є набір текстових файлів, кожен з яких містить набір твітів, між 1000-3000. Я вибрав загальне ключове слово ("kw1") і хочу знайти семантично релевантні терміни для "kw1" за допомогою word2vec. Наприклад, якщо ключове слово "яблуко", я б …

11 machine-learning  nlp  text-mining 

Я хочу уникнути перевитрати у випадкових лісах. У зв'язку з цим я маю намір використовувати mtry, nodesize та maxnodes тощо. Чи можете ви мені допомогти вибрати значення для цих параметрів? Я використовую Р. Також, якщо можливо, скажіть, будь ласка, як я можу використовувати перехресну перевірку k-кратного для випадкового лісу (в …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

Чи може хто-небудь пояснити, як польові машини факторизації (FFM) порівнюють зі стандартними машинами для факторизації (FM)? Стандарт: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Польові програми": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Дозвольте показати вам приклад гіпотетичної онлайн-програми кластеризації: У момент часу n точок 1,2,3,4 виділяються синьому кластеру A, а точки b, 5,6,7 виділяються червоному кластеру B. Під час n + 1 вводиться нова точка a, яка присвоюється синьому кластеру A, але також призводить до того, що точка b також буде приписана …

11 machine-learning  clustering 

Основна функція R glm()використовує Fisher Scoring для MLE, тоді як, glmnetсхоже, використовується метод спуску координат для вирішення того ж рівняння. Координатний спуск є більш ефективним за часом, ніж Fisher Scoring, оскільки Fisher Scoring обчислює похідну матрицю другого порядку, окрім деяких інших операцій з матрицею. що робить дорогим виконання, тоді як …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

Я часто будую модель (класифікацію чи регресію), де у мене є деякі змінні прогнози, що є послідовностями, і я намагаюся знайти рекомендації щодо техніки для їх узагальнення найкращим чином для включення в якості предикторів до моделі. Як конкретний приклад, скажімо, будується модель, яка передбачає, чи клієнт покине компанію протягом наступних …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

Я думав, що узагальнену лінійну модель (GLM) вважатимуть статистичною моделлю, але друг сказав мені, що деякі статті класифікують це як техніку машинного навчання. Який із них правдивий (чи точніше)? Будь-яке пояснення буде вдячним.

11 machine-learning  statistics  glm 

Таким чином, у нас є потенціал для програми машинного навчання, яка досить чітко вписується в традиційну проблемну область, яку вирішують класифікатори, тобто у нас є набір атрибутів, що описують предмет та "відро", до якого вони в кінцевому підсумку. Однак, а не створювати моделі імовірностей, як у Naive Bayes або подібних …

11 machine-learning  classification 

Я дивлюся на pybrain для отримання тривог монітора сервера та визначення першопричини проблеми. Я задоволений навчанням цього методу під контрольованим навчанням та курінгом наборів даних про навчання. Дані структуровані приблизно так: Тип сервера A №1 Сигналізація типу 1 Сигналізація типу 2 Тип сервера A №2 Сигналізація типу 1 Сигналізація типу …

11 machine-learning  neural-network 

Я намагаюся вирішити набір рівнянь, який має 40 незалежних змінних (x1, ..., x40) та одну залежну змінну (y). Загальна кількість рівнянь (кількість рядків) становить ~ 300, і я хочу вирішити для набору 40 коефіцієнтів, що мінімізує загальну помилку суми квадрата між y та передбачуваним значенням. Моя проблема полягає в тому, …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

Я намагаюся реалізувати алгоритм, коли задано зображення з декількома об'єктами на площинній таблиці, бажаним є вихід масок сегментації для кожного об’єкта. На відміну від CNN, мета тут - виявити об'єкти в незнайомому середовищі. Які найкращі підходи до цієї проблеми? Також чи доступні приклади реалізації в Інтернеті? Редагувати: Вибачте, питання може …

11 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

Я новачок у TensorFlow, і мені потрібно зрозуміти можливості та недоліки TensorFlow, перш ніж я зможу ним скористатися. Я знаю, що це глибока рамка навчання, але крім того, які інші алгоритми машинного навчання ми можемо використовувати з тензором. Наприклад, чи можна використовувати SVM або випадкові ліси, використовуючи TensorFlow? (Я знаю, …

11 machine-learning 

Наразі я використовую SVM і масштабую свої функції тренувань до [0,1]. Я спочатку підходять / трансформують свій навчальний набір, а потім застосовують те саме перетворення до мого тестового набору. Наприклад: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) ### Perform transformation on testing …

11 machine-learning  svm  feature-scaling