Запитання з тегом «machine-learning»

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб він зосередив увагу на одній проблемі лише редагуючи цю публікацію . Закритий минулого року . Удосконаліть це питання Чи може хтось пояснити, в чому різниця між класифікацією та кластеризацією при …

195 machine-learning  classification  cluster-analysis  data-mining  terminology 

Чи існує чітке правило, як найкраще розділити дані на набори для навчання та перевірки? Чи доцільний рівний 50/50 розкол? Або є чіткі переваги того, що ви маєте більше даних про навчання щодо даних про валідацію (або навпаки)? Або цей вибір в значній мірі залежить від програми? Я в основному використовую …

194 machine-learning 

Як я зберегти навчений наївний байесовский класифікатор на диск і використовувати його для передбачати дані? У мене є такий зразок програми з веб-сайту scikit-learn: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) print "Number of mislabeled points : %d" % …

192 python  machine-learning  scikit-learn  classification 

Чи можливо вказати власну дистанційну функцію за допомогою кластеризації K-значень scikit-learn?

172 python  machine-learning  cluster-analysis  k-means  scikit-learn 

Я задав запитання кілька днів тому, як знайти найближчих сусідів за заданим вектором. У мого вектора зараз 21 розмір, і перш ніж продовжувати далі, тому що я не з області машинного навчання, ані математики, я починаю задавати собі кілька основних питань: Чи є евклідова відстань хорошим показником для пошуку найближчих …

163 algorithm  language-agnostic  search  machine-learning  nearest-neighbor 

Я намагаюся навчити CNN класифікувати текст за темами. Коли я використовую бінарну перехресну ентропію, я отримую ~ 80% точності, при категоричній перехресній ентропії я отримую ~ 50% точності. Я не розумію, чому це. Це багатокласова проблема, чи це не означає, що я повинен використовувати категоричну перехресну ентропію і що результати …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

Я помітив, що LSH здається хорошим способом пошуку подібних предметів із властивостями високого розміру. Прочитавши документ http://www.slaney.org/malcolm/yahoo/Slaney2008-LSHTutorial.pdf , я все ще плутаюсь із цими формулами. Хтось знає блог чи статтю, яка пояснює, що це найпростіший спосіб?

156 c  machine-learning  hashmap  nearest-neighbor  locality-sensitive-hash 

Чи можу я витягти основні правила прийняття рішень (або «шляхи прийняття рішень») з навченого дерева в дереві рішень як текстовий список? Щось на зразок: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Спасибі за вашу допомогу.

156 python  machine-learning  scikit-learn  decision-tree  random-forest 

Це головне питання щодо теорії нейронних мереж: Чому ми повинні нормалізувати вхід для нейронної мережі? Я розумію, що іноді, коли, наприклад, вхідні значення є нечисловими, потрібно здійснити певне перетворення, але коли у нас є числовий вхід? Чому числа повинні бути в певному інтервалі? Що буде, якщо дані не нормалізуються?

151 tensorflow  machine-learning  neural-network  normalization 

У мене є фрейм даних панд, і я хочу поділити його на 3 окремих набори. Я знаю, що, використовуючи train_test_split від sklearn.cross_validation, можна розділити дані на два набори (поїзд та тест). Однак я не зміг знайти жодного рішення щодо розділення даних на три набори. Переважно, я хотів би мати індекси …

146 pandas  numpy  dataframe  machine-learning  scikit-learn 

Нещодавно я почав вивчати глибоке навчання та інші методики ML, і я почав шукати рамки, які спрощують процес побудови мережі та навчають її, тоді я знайшов TensorFlow, маючи невеликий досвід у цій галузі, для мене, здається, швидкість - це великий фактор для того, щоб зробити велику систему ML ще більше, …

143 python  c++  machine-learning  tensorflow 

Наразі це запитання не підходить для нашого формату запитань. Ми очікуємо, що відповіді будуть підкріплені фактами, посиланнями або експертними знаннями, але це питання, ймовірно, вимагатиме дискусій, аргументів, опитувань чи розширеної дискусії. Якщо ви вважаєте, що це питання можна вдосконалити та, можливо, знову відкрити, відвідайте довідковий центр для ознайомлення . Закрито …

139 artificial-intelligence  machine-learning  neural-network  genetic-algorithm 

Наразі я намагаюся отримати АНН, щоб грати у відеоігри, і я сподівався отримати допомогу чудового співтовариства тут. Я зупинився на Diablo 2. Гра, таким чином, відбувається в режимі реального часу і з ізометричної точки зору, при цьому гравець управляє одним аватаром, на якому орієнтована камера. Щоб зробити конкретні речі, завдання …

139 machine-learning  computer-vision  neural-network  video-processing  reinforcement-learning 

Я читав деякі речі в нейронних мережах і розумію загальний принцип одношарової нейронної мережі. Я розумію необхідність додаткових шарів, але чому використовуються нелінійні функції активації? Після цього питання йде наступне : Що таке похідна функції активації, яка використовується для зворотного розповсюдження?

139 math  machine-learning  neural-network  deep-learning 

У мене є проблема класифікації машинного навчання з 80% категоричними змінними. Чи потрібно використовувати одне гаряче кодування, якщо я хочу використовувати якийсь класифікатор для класифікації? Чи можу я передати дані класифікатору без кодування? Я намагаюся зробити наступне для вибору функції: Я читаю файл поїзда: num_rows_to_read = 10000 train_small = pd.read_csv("../../dataset/train.csv", …

132 python  pandas  machine-learning  anaconda  one-hot-encoding