Запитання з тегом «machine-learning»

Я вивчаю масштабування даних і, зокрема, метод стандартизації. Я зрозумів математику за цим, але мені незрозуміло, чому важливо наводити функції нульової середньої та одиничної дисперсії. Ви можете мені пояснити?

10 machine-learning  feature-scaling  normalization 

Я розумів, що аналіз основних компонентів - це техніка зменшення розмірності, тобто з 10 вхідних ознак, вона створить меншу кількість незалежних ознак, які є ортогональними та лінійними перетвореннями оригінальних ознак. Є чи PCAсам по собі розглядається як алгоритм навчання або це крок попередньої обробки даних.

10 machine-learning  pca 

У мене є набори даних, які містять серед багатьох функцій координати GPS (широта та довгота). Я хотів би використовувати ці набори даних для дослідження таких проблем, як: (1) обчислення ETA для руху між початковою та кінцевою точками; та (2) оцінка кількості злочину для конкретного пункту. Я хотів би використовувати лінійну …

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial 

Чи можливо реалізувати безглузді софтмакси в останньому шарі в Керасі? Отже сума Вузлів 1-4 = 1; 5-8 = 1; тощо. Чи варто перейти до іншого дизайну мережі?

10 machine-learning  keras  multiclass-classification 

У мене є набір даних з 330 зразками та 27 функцій для кожного зразка, з проблемою бінарного класу для логістичної регресії. Відповідно до "правила, якщо десять", для кожної функції мені потрібно принаймні 10 подій. Хоча я маю незбалансований набір даних із 20% o позитивним класом і 80% негативним класом. Це …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data 

Я початківець у нейромережах, і зараз вивчаю модель word2vec. Однак у мене важкий час, щоб зрозуміти, що саме являє собою матриця функцій. Я можу зрозуміти, що перша матриця - це гарячий вектор кодування для даного слова, але що означає друга матриця? Більш конкретно, що означає кожне з цих значень (тобто …

10 machine-learning  neural-network  word2vec 

Я працюю над додатком, щоб допомогти людям вивчати англійську мову як другу мову. Я підтвердив, що речення допомагають вивчати мову, надаючи додатковий контекст. Я зробив це, провівши невелике дослідження в класі 60 учнів. Я видобув понад сто тисяч речень з Вікіпедії для різних англійських слів (включаючи 800 слів Баррона і …

10 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

У мене є набір даних, що включає набір клієнтів у різних містах Каліфорнії, час виклику для кожного клієнта та стан виклику (Правда, якщо клієнт відповідає на дзвінок, і Неправильно, якщо клієнт не відповідає). Я повинен знайти відповідний час дзвінків для майбутніх клієнтів таким, щоб ймовірність відповісти на дзвінок висока. Отже, …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

Враховуючи складне навчальне завдання (наприклад, велика розмірність, властива їм складність даних) Глибокі нейронні мережі важко піддаються навчанню . Щоб полегшити багато проблем, можна: Нормалізуйте дані про якість & & handpick вибрати інший алгоритм навчання (наприклад, RMSprop замість Gradient Descent) вибрати більш круту градієнтну вартість вартості (наприклад, перехресна ентропія замість MSE) …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms 

Скажімо, ми прогнозуємо продажі магазину, а мої дані про навчання мають два набори функцій: Один про продаж магазину з датами (поле "Магазин" не унікальне) Один із типів магазину (поле "Магазин" тут унікальне) Отже матриця виглядатиме приблизно так: +-------+-----------+------------+---------+-----------+------+-------+--------------+ | Store | DayOfWeek | Date | Sales | Customers | Open …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data 

Дуже поширене в рекомендації про те, що у нас є дані про користувацькі товари, які мають мітку як, наприклад, "клацання". Для того, щоб вивчити модель, мені потрібні дані клацання та без натискання. Найпростіший підхід для створення - це взяти пари продуктів-користувачів, які не знайдені в даних про кліки. Однак це …

10 machine-learning  data-mining 

Я розумію, як модель прихованого Маркова використовується в геномних послідовностях, таких як пошук гена. Але я не розумію, як придумати конкретну модель Маркова. Я маю на увазі, скільки штатів повинна мати модель? Скільки можливих переходів? Чи повинна модель мати петлю? Звідки вони могли знати, що їх модель оптимальна? Вони уявляють, …

10 machine-learning  model-selection  hyperparameter  markov 

Я вже досить давно намагаюся зрозуміти навчання з підкріпленням, але я якось не в змозі уявити, як написати програму для навчання підкріплення для вирішення глобальної глобальної проблеми. Чи можете ви запропонувати мені кілька підручників, які допоможуть мені створити чітку концепцію зміцнення навчання?

10 machine-learning  books  reinforcement-learning 

Я намагаюся тренувати штучну нейронну мережу з двома звивистими шарами (c1, c2) та двома прихованими шарами (c1, c2). Я використовую стандартний підхід для розмноження. У зворотному проході я обчислюю термін помилки шару (дельта) на основі похибки попереднього шару, ваги попереднього шару та градієнта активації щодо функції активації поточного шару. Більш …

10 machine-learning  data-mining  neural-network  deep-learning 

Я намагаюся створити хеш-чутливість до косинусної місцевості, щоб я міг знайти кандидата подібних пар елементів, не порівнюючи всіх можливих пар. У мене це в основному працює, але, здається, більшість пар у моїх даних мають схожість на косинус у діапазоні від -0,2 до +0,2, тому я намагаюся нарізати його досить тонко …

10 machine-learning