Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya baru mengenal TensorFlow dan saya perlu memahami kemampuan dan kekurangan TensorFlow sebelum saya dapat menggunakannya. Saya tahu bahwa ini adalah kerangka kerja pembelajaran yang mendalam, tetapi terlepas dari itu algoritma pembelajaran mesin lainnya dapat kita gunakan dengan aliran tensor. Sebagai contoh, bisakah kita menggunakan SVM atau hutan acak menggunakan …

11 machine-learning 

Saat ini saya menggunakan SVM dan meningkatkan fitur pelatihan saya ke kisaran [0,1]. Saya pertama kali cocok / mengubah set pelatihan saya dan kemudian menerapkan transformasi yang sama untuk set pengujian saya. Sebagai contoh: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) ### …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

t-SNE, seperti pada [1], bekerja dengan secara progresif mengurangi divergensi Kullback-Leibler (KL), sampai kondisi tertentu terpenuhi. Pembuat t-SNE menyarankan untuk menggunakan KL divergence sebagai kriteria kinerja untuk visualisasi: Anda dapat membandingkan divergensi Kullback-Leibler yang dilaporkan oleh t-SNE. Sangat baik untuk menjalankan t-SNE sepuluh kali, dan pilih solusi dengan divergensi KL …

11 machine-learning  python 

Adakah yang bisa menyarankan tahap apa yang tepat untuk menghapus variabel berkorelasi sebelum rekayasa fitur atau setelah rekayasa fitur?

11 machine-learning  feature-selection  data-science-model 

Saya sangat baru dalam belajar dan saya sangat tertarik untuk mengetahui apa itu LSTM dan BiLSTM dan kapan menggunakannya (area aplikasi utama). Mengapa LSTM dan BILSTM lebih populer daripada RNN? Bisakah kita menggunakan arsitektur pembelajaran yang mendalam ini dalam masalah yang tidak diawasi?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

Saya agak bingung dengan perbedaan antara istilah "Machine Learning" dan "Deep Learning". Saya telah mencarinya di Google dan membaca banyak artikel, tetapi masih belum terlalu jelas bagi saya. Definisi yang dikenal tentang Pembelajaran Mesin oleh Tom Mitchell adalah: Sebuah program komputer dikatakan belajar dari pengalaman E sehubungan dengan beberapa kelas …

11 machine-learning  deep-learning 

Dalam grafik di bawah ini, x-axis => Ukuran set data y-axis => Skor validasi silang Garis merah untuk Data Pelatihan Garis hijau untuk Pengujian Data Dalam tutorial yang saya maksudkan, penulis mengatakan bahwa titik di mana garis merah dan garis hijau tumpang tindih, Mengumpulkan lebih banyak data tidak mungkin meningkatkan …

11 machine-learning  cross-validation 

Apa yang terjadi ketika kita melatih mesin vektor dukungan dasar (kernel linear dan tidak ada margin lunak) pada data yang dapat dipisahkan secara non-linear? Masalah optimisasi tidak layak, jadi apa yang dihasilkan oleh algoritma minimisasi?

11 machine-learning  svm 

Saya membaca tentang SVMdan saya menghadapi titik bahwa non-kernelized SVMstidak lebih dari pemisah linier. Oleh karena itu, apakah satu-satunya perbedaan antara SVMregresi logistik dan satu kriteria untuk memilih batas? Tampaknya, SVMmemilih batas maksimum margin dan regresi logistik adalah salah satu yang meminimalkan cross-entropykerugian. Adakah situasi di mana SVM kinerjanya lebih …

11 machine-learning  classification  svm  logistic-regression  generalization 

Saya bekerja dengan dataset dengan sejumlah besar fitur kategorikal (> 80%) memprediksi variabel target kontinu (yaitu Regresi). Saya telah membaca sedikit tentang cara menangani fitur-fitur kategorikal. Dan belajar bahwa pengkodean satu-panas yang telah saya gunakan di masa lalu adalah ide yang sangat buruk terutama ketika datang ke banyak fitur kategorikal …

11 machine-learning  decision-trees  categorical-data 

Saya ingin menjalankan beberapa model pembelajaran mesin seperti hutan acak, peningkatan gradien, atau SVM pada dataset saya. Ada lebih dari 200 variabel prediktor dalam dataset saya dan kelas target saya adalah variabel biner. Apakah saya perlu menjalankan pemilihan fitur sebelum pemasangan model? Apakah itu mempengaruhi kinerja model secara signifikan atau …

11 machine-learning  predictive-modeling  feature-selection  random-forest 

Saat ini saya sedang melakukan kursus di tensorflow di mana mereka menggunakan tf.one_hot (indeks, kedalaman). Sekarang saya tidak mengerti bagaimana indeks ini berubah menjadi urutan biner itu. Bisakah seseorang tolong jelaskan kepada saya proses yang tepat ???

10 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 5 tahun yang lalu . Sepertinya sebagian besar bahasa memiliki sejumlah perpustakaan komputasi ilmiah yang tersedia. Python memiliki Scipy …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Saya memiliki masalah klasifikasi dengan data kategorikal dan numerik. Masalah yang saya hadapi adalah bahwa data kategorikal saya tidak diperbaiki, itu berarti bahwa kandidat baru yang labelnya ingin saya prediksi mungkin memiliki kategori baru yang tidak diamati sebelumnya. Misalnya, jika data kategorikal saya adalah sex, satu-satunya label yang mungkin adalah …

10 machine-learning  classification  categorical-data 

Saat ini saya sedang melatih jaringan saraf dan saya tidak bisa memutuskan mana yang akan digunakan untuk menerapkan kriteria Berhenti Awal saya: kehilangan validasi atau metrik seperti akurasi / f1ccore / auc / apa pun yang dihitung pada set validasi. Dalam penelitian saya, saya menemukan artikel yang membela kedua sudut …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification