Запитання з тегом «machine-learning»

Мені цікаво дізнатися, що насправді відбувається на відстані Хеллінгера (простими словами). Крім того, мені також цікаво знати, які існують проблеми, якими ми можемо скористатися Відстань Хеллінгера? Які переваги використання дистанції Hellinger?

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance 

Я беру участь у змаганнях з кагл. Набір даних має близько 100 функцій і всі невідомі (з точки зору того, що насправді вони представляють). В основному це просто цифри. Люди виконують багато інженерних можливостей щодо цих функцій. Мені цікаво, як саме можна вміти виконувати інженерну програму на невідомих функціях? Може …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

Взагалі модель машинного навчання побудована на наборах даних. Мені хотілося б знати, чи є який-небудь спосіб генерувати синтетичний набір даних за допомогою такої підготовленої моделі машинного навчання із збереженням оригінальних характеристик набору даних? [оригінальні дані -> побудувати модель машинного навчання -> використовувати модель ml для отримання синтетичних даних .... !!!] …

19 machine-learning  dataset 

Проблема, яку я вирішую, - класифікація коротких текстів на кілька класів. Мій сучасний підхід полягає у використанні зважених термінальних частот tf-idf та вивченні простого лінійного класифікатора (логістична регресія). Це працює досить добре (близько 90% макро F-1 на тестовому наборі, майже 100% на навчальному наборі). Великою проблемою є невидимі слова / …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

Я намагаюся знайти формулу, метод чи модель, яку б використати для аналізу ймовірності того, що конкретна подія вплинула на деякі поздовжні дані. Мені важко зрозуміти, що шукати в Google. Ось приклад сценарію: Image Ви є власником бізнесу, який щодня має в середньому 100 відвідувачів. Одного разу ви вирішите, що хочете …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

Функції активації використовуються для введення нелінійностей у лінійний вихід типу w * x + bв нейронній мережі. Який я здатний зрозуміти інтуїтивно для таких функцій активації, як сигмоїд. Я розумію переваги ReLU, яка уникає мертвих нейронів під час розмноження. Однак я не в змозі зрозуміти, чому ReLU використовується як функція …

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

Закрито . Це питання потребує деталей або ясності . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Додайте деталі та уточніть проблему, відредагувавши цю публікацію . Закрито 3 роки тому . Я працюю над вигаданим набором даних з 25 функціями. Дві особливості - це широта та довгота місця, а інші …

19 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

Нещодавно я натрапив на терміни Word2Vec , Sentence2Vec і Doc2Vec, і я щось плутаю , оскільки я новачок у векторній семантиці. Чи може хтось, будь ласка, детально прояснити відмінності цих методів. Які найбільш підходящі завдання для кожного методу?

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

Які плюси і мінуси Keras і TFlearn ? Коли одна бібліотека надає перевагу іншій?

18 machine-learning  keras  tflearn 

Я намагаюся шукати хороший аргумент щодо того, чому можна використовувати відстань Манхеттена над евклідовою дистанцією в машинному навчанні. Найближча річ, яку я вважаю хорошим аргументом до цих пір, є на цій лекції MIT . О 36:15 на слайдах ви можете побачити таке твердження: "Зазвичай використовують евклідову метрику; Манхеттен може бути …

18 machine-learning  classification  distance 

Я новачок у машинному навчанні та керах, і зараз працюю над класовою проблемою класифікації зображень за допомогою керас. Вхід позначено тегом зображення. Після деякої попередньої обробки дані тренінгу представлені в списку Python як: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] "собака", "кішка" та "птах" - це позначки класу. Я думаю, що для …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Якщо у мене є роздрібний магазин і є спосіб виміряти кількість людей, що заходять у мій магазин щохвилини, і позначити ці дані, як я можу передбачити майбутній рух пішки? Я вивчив алгоритми машинного навчання, але не впевнений, який саме використовувати. За моїми тестовими даними, річна тенденція за рік є більш …

18 machine-learning  time-series 

Я чув, як Ендрю Нг (у відео, якого я, на жаль, більше не можу знайти) розповів про те, як розуміння місцевих мінімумів у проблемах глибокого навчання змінилося в тому сенсі, що вони зараз вважаються менш проблематичними, оскільки у просторах з великими розмірами (зустрічаються в глибоке навчання) критичні точки, швидше, будуть …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence 

Я намагаюся зрозуміти роль похідної сигмоїдної функції в нейронних мережах. Спочатку я будую сигмоподібну функцію та похідну всіх точок з визначення за допомогою python. Яка саме роль цієї похідної? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def derivative(x, step): return (sigmoid(x+step) …

18 machine-learning  neural-network 

Розглянемо нейронну мережу: Для даного набору даних ми ділимо їх на навчальний, валідаційний та тестовий набір. Припустимо, ми робимо це в класичному співвідношенні 60:20:20, тоді ми запобігаємо надмірному встановленню, перевіряючи мережу, перевіряючи її на набір перевірки. Тоді яка необхідність перевірити його на тестовому наборі, щоб перевірити його працездатність? Чи не …

18 machine-learning  neural-network  cross-validation