Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Ketika menerapkan gradient descent mini-batch untuk jaringan saraf, apakah penting untuk mengambil elemen acak di setiap mini-batch? Atau apakah cukup dengan mengocok elemen di awal pelatihan satu kali? (Saya juga tertarik pada sumber yang jelas mengatakan apa yang mereka lakukan.)

9 machine-learning  neural-network 

Saya memiliki dataset yang saya coba prediksi variabel targetnya. Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 1 2 23 11 1 2 22 12 14 1 22 11 43 38 3 14 22 25 19 3 12 42 11 14 1 22 11 43 38 2 1 2 23 11 4 2 …

9 machine-learning  python  data-mining  dataset  pandas 

Saya mencoba untuk memahami penguatan pembelajaran dan proses keputusan markov (MDP) dalam kasus di mana jaringan syaraf sedang digunakan sebagai penaksir fungsi. Saya mengalami kesulitan dengan hubungan antara MDP di mana lingkungan dieksplorasi secara probabilistik, bagaimana peta ini kembali ke parameter pembelajaran dan bagaimana solusi / kebijakan akhir ditemukan. Apakah …

9 machine-learning  neural-network  q-learning 

Manakah dari set pilihan langkah di bawah ini yang benar ketika membuat model prediksi? Pilihan 1: Pertama, hilangkan prediktor yang paling buruk, dan siapkan yang tersisa jika perlu, kemudian latih berbagai model dengan validasi silang, pilih beberapa yang terbaik, identifikasi prediktor teratas yang digunakan masing-masing, kemudian latih kembali model-model tersebut …

9 machine-learning  predictive-modeling 

Misalkan Anda memiliki lapisan input dengan n neuron dan lapisan tersembunyi pertama mmm neuron, dengan biasanya m &lt; nm&lt;nm < n. Kemudian Anda menghitung aktingnyaSebuahjaja_j dari jjj-th neuron di lapisan tersembunyi oleh aj=f(∑i=1..nwi,jxi+bj)aj=f(∑i=1..nwi,jxi+bj)a_j = f\left(\sum\limits_{i=1..n} w_{i,j} x_i+b_j\right)dimana fff adalah fungsi aktivasi seperti tanhtanh\tanh atau sigmoidsigmoid\text{sigmoid}. Untuk melatih jaringan, Anda menghitung …

9 machine-learning  visualization  deep-learning  autoencoder 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Data Science Stack Exchange. Ditutup 6 tahun yang lalu . Saya selalu tertarik dengan pembelajaran mesin, tetapi saya tidak dapat menemukan satu hal tentang memulai dengan contoh sederhana …

9 machine-learning 

Apa cara terbaik untuk mengkategorikan pendekatan yang telah dikembangkan untuk mengatasi masalah kelas ketidakseimbangan? Artikel ini mengelompokkannya menjadi: Preprocessing: termasuk metode oversampling, undersampling dan hybrid, Pembelajaran sensitif biaya: termasuk metode langsung dan meta-learning yang selanjutnya dibagi menjadi thresholding dan sampling, Teknik ensemble: mencakup ansambel yang sensitif terhadap biaya dan pemrosesan …

8 machine-learning  classification  class-imbalance 

Bisakah Anda jelaskan apa itu ketepatan terbatas? Mengapa presisi hingga merupakan masalah dalam pembelajaran mesin?

8 machine-learning  terminology  definitions  finite-precision 

Saya memiliki data untuk posisi lateral setiap kendaraan dari waktu ke waktu dan nomor lajur seperti yang ditunjukkan dalam 3 plot ini dalam gambar dan sampel data di bawah ini. &gt; a Frame.ID xcoord Lane 1 452 27.39400 3 2 453 27.38331 3 3 454 27.42999 3 4 455 27.46512 …

8 machine-learning  r 

Seperti yang saya meningkatkan jumlah pohon di scikit belajar 's GradientBoostingRegressor, saya mendapatkan prediksi yang lebih negatif, meskipun tidak ada nilai negatif dalam pelatihan saya atau pengujian set. Saya memiliki sekitar 10 fitur, yang sebagian besar adalah biner. Beberapa parameter yang saya tuning adalah: jumlah pohon / iterasi; kedalaman belajar; …

8 machine-learning  python  algorithms  scikit-learn  kaggle 

Saya memiliki model XGBoost yang mencoba memprediksi apakah suatu mata uang akan naik atau turun pada periode berikutnya (5 menit). Saya memiliki dataset dari 2004 hingga 2018. Saya membagi data secara acak menjadi 95% kereta dan validasi 5% dan akurasi pada set Validasi hingga 55%. Ketika saya kemudian menggunakan model …

8 machine-learning  xgboost 

Saya memiliki dua dataset A dan B yang persis sama dalam hal jumlah kolom, nama kolom, dan nilai-nilai. Satu-satunya perbedaan adalah urutan kolom-kolom itu. Saya kemudian melatih model LightGBM pada masing-masing dua set data dengan langkah-langkah berikut Bagilah setiap dataset ke dalam pelatihan dan pengujian (gunakan seed dan rasio acak …

8 machine-learning  classification 

Saya mencoba membangun model klasifikasi menggunakan Java Weka API. Dataset pelatihan saya memiliki masalah ketidakseimbangan kelas. Untuk alasan ini, saya ingin menggunakan SMOTE untuk mengurangi masalah ketidakseimbangan kelas. Tapi, saya tidak tahu cara menggunakannya di Java Weka API.

8 machine-learning  java  weka 

Berdasarkan TPR dan FPR, saya telah menghasilkan kurva ROC untuk model klasifikasi biner saya. Saya tidak tahu, bagaimana cara menghitung nilai AUC. Saya akan sangat membantu saya jika Anda dapat membantu saya menghitung nilai AUC.

8 machine-learning  classification 

Mengapa ukuran-F biasanya digunakan untuk tugas-tugas klasifikasi (diawasi), sedangkan indeks-G (atau indeks Fowlkes-Mallows) umumnya digunakan untuk tugas-tugas pengelompokan (tanpa pengawasan)? Ukuran-F adalah rata-rata harmonik dari presisi dan daya ingat . G-ukur (atau indeks Fowlkes-Mallows) adalah rata-rata geometris dari presisi dan daya ingat . Di bawah ini adalah plot dari berbagai …

8 machine-learning  evaluation  scoring  metric  nlg