Pytania otagowane jako machine-learning

Metody i zasady budowania „systemów komputerowych, które automatycznie ulepszają się wraz z doświadczeniem”.

2
Utrata walidacji i dokładność pozostają stałe
Próbuję zaimplementować ten artykuł na zestawie obrazów medycznych. Robię to w Keras. Sieć zasadniczo składa się z 4 warstw konwekcyjnych i maksymalnych pul, po których następuje w pełni połączona warstwa i miękki klasyfikator maksymalny. O ile wiem, postępowałem zgodnie z architekturą wymienioną w artykule. Jednak utrata walidacji i dokładność pozostają …
3
Pomoc dotycząca NER w NLTK
Od jakiegoś czasu pracuję w NLTK, używając Pythona. Problem, z którym się zmagam, polega na tym, że nie ma pomocy w szkoleniu NER w NLTK z moimi niestandardowymi danymi. Wykorzystali MaxEnt i wyszkolili go na korpusie ACE. Dużo szukałem w Internecie, ale nie mogłem znaleźć sposobu, który mógłby posłużyć do …
1
Ile komórek LSTM powinienem użyć?
Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: t - number of time steps n - length of input vector in …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
2
Jak obliczyć wymiar VC?
Studiuję uczenie maszynowe i chciałbym wiedzieć, jak obliczyć wymiar VC. Na przykład: h ( x ) = { 10jeśli a ≤ x ≤ bjeszcze h(x)={1gdyby za≤x≤b0jeszcze h(x)=\begin{cases} 1 &\mbox{if } a\leq x \leq b \\ 0 & \mbox{else } \end{cases} , z parametrami.(a,b)∈R2(za,b)∈R2)(a,b) ∈ R^2 Jaki jest jego wymiar VC?
3
Czy są jakieś dobre gotowe modele językowe dla Pythona?
Prototypuję aplikację i potrzebuję modelu językowego, aby obliczyć zakłopotanie w przypadku niektórych wygenerowanych zdań. Czy istnieje jakiś wyuczony model języka w Pythonie, którego można łatwo używać? Coś prostego jak model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
4
Jak działa zasada Razam Occam w uczeniu maszynowym
Niedawno podczas jednego z egzaminów zadano następujące pytanie wyświetlone na obrazku. Nie jestem pewien, czy poprawnie zrozumiałem zasadę brzytwy Ockhama, czy nie. Zgodnie z rozkładami i granicami decyzji podanymi w pytaniu i po brzytwach Ockhama granica decyzji B w obu przypadkach powinna być odpowiedzią. Ponieważ jak w przypadku Razora Razama, …
1
Jak prognozować przyszłe wartości horyzontu czasowego za pomocą Keras?
Właśnie zbudowałem tę sieć neuronową LSTM za pomocą Keras import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile data_file_name …
2
Kiedy mówimy, że zestaw danych nie podlega klasyfikacji?
Wielokrotnie analizowałem zestaw danych, na którym tak naprawdę nie mogłem dokonać żadnej klasyfikacji. Aby sprawdzić, czy mogę uzyskać klasyfikator, zwykle wykonałem następujące czynności: Wygeneruj wykresy pudełkowe etykiety na podstawie wartości liczbowych. Zmniejsz wymiarowość do 2 lub 3, aby zobaczyć, czy klasy można rozdzielić, czasami także próbowałem LDA. Staraj się dopasować …
2
Ile danych jest wystarczających do wyszkolenia mojego modelu uczenia maszynowego?
Od dłuższego czasu pracuję nad uczeniem maszynowym i bioinformatyką, a dziś rozmawiałem z kolegą na temat głównych ogólnych kwestii eksploracji danych. Mój kolega (który jest ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego) powiedział, że jego zdaniem najważniejszym praktycznym aspektem uczenia maszynowego jest, jak zrozumieć, czy zebrałeś wystarczającą ilość danych, aby wyszkolić swój …
2
Znajdź optymalne P (X | Y), biorąc pod uwagę, że mam model, który ma dobrą wydajność po treningu na P (Y | X)
Dane wejściowe: -> cechy koszulki (kolor, logo itp.)XXX -> marża zyskuYYY Trenowałem losowy las na powyższych i Y i osiągnąłem rozsądną dokładność na danych testowych. Więc mamXXXYYY .P.( Y| X)P(Y|X)P(Y|X) Chciałbym teraz znaleźć tj. Rozkład prawdopodobieństwa cech X, biorąc pod uwagę, że oczekuję tak dużej marży zysku.P.( X| Y)P(X|Y)P(X|Y)XXX Jak …
1
Sieć neuronowa Tensorflow TypeError: Argument Fetch ma niepoprawny typ
Tworzę prostą sieć neuronową za pomocą tensorflow, z danymi, które sam zebrałem, ale to nie współpracuje: PI napotkał błąd, którego nie mogę naprawić lub znaleźć dla, a chciałbym za twoją pomoc. Błąd: Błąd typu: argument pobierania 2861.6152 z 2861.6152 ma niepoprawny typ, musi być łańcuchem lub tensorem. (Nie można przekształcić …
8
Definicja modelu w uczeniu maszynowym
Ta definicja nie do końca się stosuje, ponieważ nie zawsze przyjmujemy rozkład podstawowy. Czym więc tak naprawdę jest model? Czy GBM z określonymi hiperparametrami można uznać za model? Czy model to zbiór reguł?
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.