Запитання з тегом «machine-learning»

Я починаю вивчати машинне навчання з веб-сайту Tensorflow. Я розробив дуже рудиментарне розуміння потоку, за яким слідує програма глибокого навчання (цей метод змушує мене швидко вчитися, а не читати книги та великі статті). Я натрапив на кілька заплутаних речей, з них 2: Упередження Вага У навчальному посібнику MNIST на веб-сайті …

16 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

Які ознаки чи властивості вказують на те, що певну проблему навчання можна вирішити за допомогою векторів підтримки? Іншими словами, що це, коли ви бачите проблему з навчанням, змушує вас піти "о, я обов'язково повинен використовувати SVM для цього", а не нейромережі або дерева рішень чи щось інше?

16 machine-learning  svm  supervised-learning  unsupervised-learning 

Я знаю, що на це запитання немає чіткої відповіді, але припустимо, що у мене величезна нейронна мережа з великою кількістю даних, і я хочу додати нову функцію у вхід. "Найкращим" способом було б протестувати мережу за допомогою нової функції та побачити результати, але чи є метод перевірити, чи функція НЕВІДОМНО …

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

Я працюю над вдосконаленням існуючого контрольованого класифікатора, щоб класифікувати {протеїнові} послідовності як такі, що належать до певного класу (попередники нейропептидних гормонів), чи ні. Існує близько 1150 відомих "позитивних" на тлі близько 13 мільйонів послідовностей білків ("Невідомий / погано анотований фон") або близько 100 000 рецензованих відповідних білків, анотованих з різними …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

Я займався питаннями класифікації, і читав код та підручники багатьох людей. Одне, що я помітив, - це те, що багато людей приймають np.logабо logбезперервну змінну, наприклад, loan_amountі applicant_incomeт.д. Я просто хочу зрозуміти причину цього. Чи допомагає це покращити точність прогнозування нашої моделі. Це обов’язково? чи є якась логіка за цим? …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

У блозі Кераса, який навчає коннетів з нуля , код показує лише мережу, що працює на даних про навчання та перевірку. Що з тестовими даними? Чи збігаються дані перевірки як дані тестування (я думаю, що ні). Якщо в папках поїзда та валідації була окрема тестова папка, схожа на теки поїздів …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

Нижче наведена функція прогнозування також дає значення -ve, тому ймовірності не можуть бути. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Я google & спробував, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") але це не вийшло. Питання …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

У мене є наступні CNN: Почну з вхідного зображення розміром 5х5 Тоді я застосовую згортку за допомогою ядра 2x2 і stride = 1, що створює карту характеристик розміром 4x4. Тоді я застосовую 2х2 макс-пулінг з кроком = 2, що зменшує мапу функції до розміру 2х2. Тоді я застосовую логістичну сигмоїду. …

16 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

Я дізнався, що для створення регресійної моделі ми повинні піклуватися про категоричні змінні, перетворюючи їх у фіктивні змінні. Наприклад, якщо в наборі даних є така змінна, як розташування: Location ---------- Californian NY Florida Ми повинні їх перетворити так: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 Однак було запропоновано …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Я студент-першокурсник (згадавши це, щоб ви могли пробачити мою незнайомість), який зараз займається дослідженнями за допомогою нейронних мереж. Я зашифрував тривузлову нейронну мережу (яка працює) на основі вказівок мого професора. Однак я хотів би продовжити кар'єру в галузі AI та Data Science, і я хотів би навчити себе більше про …

15 machine-learning  neural-network 

Читаючи про генерування тексту за допомогою періодичних нейронних мереж, я помітив, що деякі приклади були реалізовані для генерації тексту слово за словом, а інші - за символом, не фактично вказуючи чому. Отже, в чому різниця між моделями РНН, котрі пророкують текст кожного слова основи і ті , які пророкують текст …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

Чи є пакети машинного навчання для R, які можуть використовувати GPU для підвищення швидкості навчання (щось на зразок Theano із світу python)? Я бачу, що існує пакет під назвою gputools, який дозволяє виконувати код на gpu, але я шукаю більш повну бібліотеку для машинного навчання.

15 machine-learning  r  gpu 

Припустимо набір слабко структурованих даних (наприклад, веб-таблиці / пов'язані відкриті дані), що складається з багатьох джерел даних. Немає загальної схеми, за якою слідують дані, і кожне джерело може використовувати атрибути синоніму для опису значень (наприклад, "національність" проти "bornIn"). Моя мета - знайти деякі "важливі" атрибути, які якимось чином "визначають" сутності, …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

Зараз я готуюсь до іспиту з нейронних мереж. У кількох протоколах попередніх іспитів я читав, що функції активації нейронів (у багатошарових персептронах) повинні бути монотонними. Я розумію, що функції активації повинні бути диференційованими, мати похідну, яка не є 0 у більшості точок, і бути нелінійною. Я не розумію, чому бути …

15 machine-learning  neural-network 

Мені хотілося б знати, чим саме рекомендації Mahout, що базуються на користувача та на основі предметів, відрізняються один від одного. Це визначає це На основі користувачів : рекомендуйте елементи, знайшовши подібних користувачів. Це часто важче масштабувати через динамічний характер користувачів. На основі предметів: обчисліть схожість між елементами та дайте рекомендації. …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system