Pertanyaan yang diberi tag «scikit-learn»

Saya sudah membaca penjelasan konvolusi dan memahaminya sampai batas tertentu. Adakah yang bisa membantu saya memahami bagaimana operasi ini berhubungan dengan konvolusi dalam Jaring Saraf Konvolusional? Apakah fungsi seperti filter gyang menerapkan bobot?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Saya memiliki dua tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Saya ingin melakukan produk dalam untuk setiap pasangan dalam batch, menghasilkan c:[batch_size, 1], di mana c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Bagaimana?

10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 

Data saya mencakup respons survei yang bersifat biner (numerik) dan nominal / kategorikal. Semua tanggapan terpisah dan pada tingkat individu. Data berbentuk (n = 7219, p = 105). Beberapa hal: Saya mencoba mengidentifikasi teknik pengelompokan dengan ukuran kesamaan yang akan bekerja untuk data biner kategoris dan numerik. Ada teknik dalam …

10 clustering  k-means  scikit-learn  categorical-data 

Saya sedang mengerjakan klasifikasi teks di mana saya memiliki 39 kategori / kelas dan 8,5 juta catatan. (Dalam data dan kategori masa depan akan meningkat). Struktur atau format data saya adalah sebagai berikut. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | …

9 machine-learning  python  classification  scikit-learn  multiclass-classification 

Saya mencoba memahami bagaimana memahami sepenuhnya proses pengambilan keputusan dari model klasifikasi pohon keputusan yang dibangun dengan sklearn. 2 aspek utama yang saya lihat adalah representasi graphviz dari pohon dan daftar fitur penting. Yang tidak saya mengerti adalah bagaimana pentingnya fitur ditentukan dalam konteks pohon. Sebagai contoh, berikut adalah daftar …

9 machine-learning  visualization  scikit-learn  data  decision-trees 

Saya melatih model prediksi dengan Scikit Learn in Python (Random Forest Regressor) dan saya ingin mengekstraksi bobot setiap fitur untuk membuat alat excel untuk prediksi manual. Satu-satunya hal yang saya temukan adalah model.feature_importances_tetapi tidak membantu. Apakah ada cara untuk mencapainya? def performRandomForest(X_train, y_train, X_test, y_test): '''Perform Random Forest Regression''' from …

9 python  predictive-modeling  regression  random-forest  scikit-learn 

Pertanyaan saya tiga kali lipat Dalam konteks mesin dukungan vektor "Kernel" Apakah pemilihan variabel / fitur diinginkan - terutama karena kita mengatur parameter C untuk mencegah overfitting dan motif utama di balik memperkenalkan kernel ke SVM adalah untuk meningkatkan dimensi masalah, dalam kasus seperti itu mengurangi dimensi dengan pengurangan parameter …

9 svm  feature-selection  scikit-learn 

Saya baru dalam bidang pembelajaran mesin, tetapi telah melakukan bagian saya dalam pemrosesan sinyal. Harap beri tahu saya jika pertanyaan ini salah diberi label. Saya memiliki data dua dimensi yang didefinisikan oleh setidaknya tiga variabel, dengan model yang sangat non-linier terlalu rumit untuk disimulasikan. Saya memiliki berbagai tingkat keberhasilan dalam …

9 machine-learning  scikit-learn 

Saya memiliki data pelatihan yang diberi label dengan nilai biner. Saya juga telah mengumpulkan kepercayaan dari masing-masing label ini yaitu 0,8 keyakinan akan berarti bahwa 80% dari pekerja manusia setuju pada label itu. Apakah mungkin untuk menggunakan data kepercayaan ini untuk meningkatkan akurasi classifier saya? Akankah cara berikut ini berhasil? …

9 machine-learning  classification  regression  scikit-learn  svm 

Para ahli di bidang saya mampu memprediksi kemungkinan kejadian (binary spike yellow) 30 menit sebelum itu terjadi . Frekuensi di sini adalah 1 detik, tampilan ini mewakili beberapa jam nilai data, saya telah dilingkari hitam di mana pola "jahat" seharusnya . Interaksi antara dimensi ada, oleh karena itu dimensi tidak …

9 machine-learning  python  predictive-modeling  time-series  scikit-learn 

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 

Jika saya mengerti dengan benar, nested-CV dapat membantu saya mengevaluasi model dan proses penyetelan hyperparameter apa yang terbaik. Loop dalam ( GridSearchCV) menemukan hyperparameter terbaik, dan loop outter ( cross_val_score) mengevaluasi algoritma tuning hyperparameter. Saya kemudian memilih yang tuning / model combo dari loop luar yang meminimalkan mse(Saya sedang melihat …

8 python  scikit-learn  cross-validation  model-selection 

Saya mencari rekomendasi untuk cara terbaik ke depan untuk masalah pembelajaran mesin saya saat ini Garis besar masalah dan apa yang telah saya lakukan adalah sebagai berikut: Saya memiliki 900+ uji coba data EEG, di mana setiap uji coba berdurasi 1 detik. Kebenaran dasar diketahui untuk masing-masing dan mengklasifikasikan status …

8 machine-learning  python  svm  scikit-learn