Запитання з тегом «machine-learning»

Який правильний підхід та алгоритм кластеризації для кластеризації геолокацій? Я використовую наступний код для кластеризації геолокаційних координат: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = kmeans2(whiten(coordinates), 3, iter = 20) plt.scatter(coordinates[:,0], coordinates[:,1], …

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

Логіка часто стверджує, що, якщо переозброювати модель, її здатність до узагальнення обмежена, хоча це може означати лише, що перевиконання зупиняє вдосконалення моделі після певної складності. Чи надмірне обладнання спричиняє погіршення моделей незалежно від складності даних, і якщо так, то чому це так? Пов’язане: Продовження вищезазначеного питання " Коли модель недостатньо …

49 machine-learning  predictive-modeling 

Я використовую TensorFlow для експериментів з нейронними мережами. Хоча зараз я провів досить багато експериментів (XOR-Problem, MNIST, деякі регресії, ...), я борюся з вибором "правильної" функції витрат для конкретних проблем, тому що в цілому мене можна вважати початківцем. Перед тим, як прийти до TensorFlow, я самостійно зашифрував декілька повністю пов'язаних …

49 machine-learning  python  neural-network  statistics  tensorflow 

Нейронні мережі отримують найкращі результати у завданнях Computer Vision (див. MNIST , ILSVRC , Kaggle Galaxy Challenge ). Вони, схоже, перевершують будь-який інший підхід у програмі Computer Vision. Але є й інші завдання: Виклик виклику молекулярної активності Регресія: прогноз дощів Kaggle , також 2-е місце Захоплення та підйом 2-го також …

48 machine-learning  pgm 

Моє завдання «машинного навчання» - відокремити доброякісний Інтернет-трафік від шкідливого трафіку. У реальному сценарії більшість (скажімо, 90% або більше) Інтернет-трафіку є доброякісними. Таким чином, я відчув, що мені слід вибрати подібний параметр даних і для навчання моїх моделей. Але я натрапив на дослідницький документ або два (в моєму районі роботи), …

48 machine-learning  dataset  unbalanced-classes 

Які спільні / найкращі практики для обробки даних про час застосування машинного навчання? Наприклад, якщо в наборі даних є стовпець із часовою позначкою події, наприклад "2014-05-05", як ви можете витягти корисні функції з цього стовпця, якщо такі є? Спасибі заздалегідь!

45 machine-learning  time-series  feature-selection 

читав трохи про LSTM та їх використання для часових рядів, і це було цікаво, але важко водночас. Одне, що у мене виникли труднощі з розумінням, - це підхід до додавання додаткових функцій до того, що вже є переліком функцій часових рядів. Припустимо, що у вас є такий набір даних так: …

43 machine-learning  neural-network  deep-learning  time-series 

Я часто читаю, що для моделей Deep Learning звичайною практикою є застосування міні-партій (як правило, невеликих, 32/64) протягом кількох навчальних епох. Я не можу зрозуміти причину цього. Якщо я не помиляюся, розмір партії - це кількість екземплярів тренувань, які модель бачила під час ітерації тренувань; і епоха - це повна …

40 machine-learning  deep-learning 

Я читав цю публікацію в блозі під назвою: Фінансовий світ хоче відкрити чорні скриньки AI , де автор неодноразово називає моделі ML як "чорні скриньки". Подібна термінологія була використана в декількох місцях при посиланні на моделі ML. Чому так? Це не так, як інженери ML не знають, що відбувається всередині …

40 machine-learning  terminology 

У мене є безліч наборів даних NFL, які, на мою думку, можуть стати гарним побічним проектом, але я з ними ще нічого не робив. Заходжу на цей сайт, змусив мене подумати про алгоритми машинного навчання, і мені цікаво, наскільки вони хороші при прогнозуванні результатів футбольних ігор або навіть наступної гри. …

40 machine-learning  sports 

Я Rмовний програміст. Я також в групі людей, яких вважають науковцями даних, але які виходять з наукових дисциплін, відмінних від CS. Це добре справляється з моєю роллю вченого даних, однак, розпочинаючи свою кар’єру Rі маючи лише базові знання інших сценаріїв / веб-мов, я почувався дещо неадекватним у двох ключових сферах: …

40 machine-learning  bigdata  statistics  programming  c 

Я намагаюся зрозуміти ключові відмінності між GBM та XGBOOST. Я спробував google це, але не міг знайти жодних хороших відповідей, що пояснювали б відмінності між двома алгоритмами та чому xgboost майже завжди працює краще, ніж GBM. Що робить XGBOOST настільки швидким?

40 machine-learning  algorithms  xgboost  ensemble-modeling  gbm 

Нещодавно в класі машинного навчання від професора Оріола Пухоля з UPC / Барселона він описав найпоширеніші алгоритми, принципи та концепції, які слід використовувати для широкого кола завдань, пов'язаних з машинним навчанням. Ось я поділюсь ними з вами і прошу вас: чи є якась комплексна рамка, яка відповідає завданням підходів або …

39 machine-learning  algorithms 

Я керував моделлю xgboost. Я точно не знаю, як інтерпретувати результат xgb.importance. Яке значення посилення, покриття та частоти і як їх інтерпретувати? Крім того, що означає Split, RealCover та RealCover%? У мене є деякі додаткові параметри тут Чи є якісь інші параметри, які можуть розповісти мені більше про імпорт функцій? …

37 machine-learning  xgboost 

Користувачі різних спільнот звикли цитувати смішні речі про свої поля. Можливо, буде цікаво ділитися своїми смішними речами про машинне навчання, глибоке навчання, наукові дані та речі, з якими ви стикаєтеся щодня!

35 machine-learning  neural-network  deep-learning