Запитання з тегом «machine-learning»

Чим відрізняється градієнтний спуск від стохастичного градієнтного спуску? Я не дуже знайомий з цими, чи можете ви описати різницю на короткому прикладі?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

Закрито . Це питання ґрунтується на думці . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб на нього можна було відповісти фактами та цитатами, відредагувавши цю публікацію . Закрито 5 років тому . Я не знаю, чи це правильне місце для того, щоб задати це питання, але …

23 machine-learning  bigdata  dataset 

Існує багато прийомів візуалізації наборів даних високих розмірів, таких як T-SNE, isomap, PCA, контрольований PCA тощо. ". Деякі з цих методів вбудовування (різноманітного навчання) описані тут . Але чи справді ця «симпатична картина» має значення? Які можливі уявлення може хтось захопити, намагаючись візуалізувати цей вбудований простір? Я запитую, оскільки проекція …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

Чи краще в моделі машинного навчання кодувати такі функції, як місяць і година як фактор або число? З одного боку, я вважаю, що числове кодування може бути розумним, оскільки час - це процес прогресування вперед (п'ятий місяць супроводжується шостим місяцем), але з іншого боку, я думаю, що категоричне кодування може …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

В даний час я працюю з Python та Scikit, які навчаються для цілей класифікації, і читаючи GridSearch, я подумав, що це чудовий спосіб оптимізації моїх параметрів оцінювача для отримання найкращих результатів. Моя методологія така: Розділити мої дані на навчання / тест. Використовуйте GridSearch з 5-кратною перехресною валідацією для підготовки та …

23 machine-learning  cross-validation 

Я читав про рішення цього виклику OTTO Kaggle, і на першому місці рішення, здається, використовує кілька перетворень для вхідних даних X, наприклад Log (X + 1), sqrt (X + 3/8) тощо. Чи є загальне керівництво щодо того, коли слід застосовувати перетворення якого типу до різних класифікаторів? Я розумію поняття середньої …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

Я часто чув людей, які говорять про те, чому конволюційні нейронні мережі ще недостатньо вивчені. Чи відомо, чому нейромережі, що розвиваються, завжди отримують все більш досконалі функції, коли ми піднімаємося по шарах? Що змусило їх створити такий набір функцій і чи це би було справедливо і для інших типів глибоких …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Я шукаю документ, в якому детально описуються основи глибокого навчання. Ідеально подобається курс Ендрю Нґ для глибокого навчання. Ви знаєте, де я це можу знайти?

22 machine-learning  deep-learning 

Як обчислити mAP (середню середню точність) для завдання виявлення для лідерів Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Там сказано - на сторінці 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Середня точність (AP). Для виклику VOC2007 була використана інтерпольована середня точність (Salton and Mcgill 1986) для оцінки як класифікації, так і виявлення. Для заданого завдання та класу крива …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

Я хочу обчислити точність, відкликання та показник F1 для моєї бінарної моделі KerasClassifier, але не знаходжу жодного рішення. Ось мій фактичний код: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

Нещодавно в інтерв'ю мого друга запитали, чи алгоритми дерева рішень є лінійними чи нелінійними. Я намагався шукати відповіді на це питання, але не зміг знайти жодного задовільного пояснення. Чи може хтось відповісти та пояснити рішення цього питання? Також які ще є приклади нелінійних алгоритмів машинного навчання?

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

Мені цікаво, чи є сценарій, коли спуск градієнта не зближується до мінімуму. Я усвідомлюю, що спуск градієнта не завжди гарантується для сходу до глобального оптимуму. Я також усвідомлюю, що це може відрізнятися від оптимального, якщо, скажімо, розмір кроку занадто великий. Однак мені здається, що якщо воно буде відходити від якогось …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Під час читання цього документу є рядок, в якому сказано, що "лінійні класифікатори не ділять параметри між функціями та класами". У чому сенс цього твердження? Чи означає це, що лінійні класифікатори, такі як логістична регресія, потребують функцій, які взаємно незалежні?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Коли я читав про використання StandardScaler, більшість рекомендацій говорили про те, що слід використовувати, StandardScaler перш ніж розділяти дані на поїзд / тест, але коли я перевіряв деякі коди, розміщені в Інтернеті (за допомогою sklearn), було два основних напрямки. 1- Використання StandardScalerвсіх даних. Напр from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

Мені було цікаво, як нам вирішити, скільки вузлів у прихованих шарах і скільки прихованих шарів поставити, коли ми будуємо архітектуру нейронної мережі. Я розумію, що рівень введення та виведення залежить від навчального набору, який ми маємо, але як ми вирішуємо прихований шар та загальну архітектуру взагалі?

20 machine-learning  neural-network