Pytania otagowane jako machine-learning

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

2
Jaka jest zaleta utrzymywania wielkości partii na poziomie 2?
Dlaczego podczas szkolenia modeli uczenia maszynowego czasami korzystne jest utrzymanie wielkości partii na poziomie 2? Pomyślałem, że najlepiej będzie użyć rozmiaru, który najlepiej pasuje do twojej pamięci / RAM GPU. Ta odpowiedź twierdzi, że dla niektórych pakietów moc 2 jest lepsza jako wielkość partii. Czy ktoś może podać szczegółowe wyjaśnienie …
1
Dlaczego ReLU jest lepszy niż inne funkcje aktywacyjne
Tutaj odpowiedź odnosi się do znikania i eksplodowania gradientów, które były sigmoidpodobne do funkcji aktywacyjnych, ale, jak sądzę, Relumają wadę i są to oczekiwana wartość. nie ma ograniczeń dla wyjścia, Reluwięc jego oczekiwana wartość nie jest równa zero. Pamiętam czas, zanim popularność Reluta tanhbyła najbardziej popularna wśród ekspertów w dziedzinie …
2
Doc2Vec - Jak oznaczyć akapity (gensim)
Zastanawiam się, jak oznaczyć (tagować) zdania / akapity / dokumenty za pomocą doc2vec w gensim - z praktycznego punktu widzenia. Czy musisz mieć każde zdanie / akapit / dokument z własną unikalną etykietą (np. „Wysłane_123”)? Wydaje się to przydatne, jeśli chcesz powiedzieć „jakie słowa lub zdania są najbardziej podobne do …
3
Bagging vs Dropout w Deep Neural Networks
Bagging to generowanie wielu predyktorów, które działają tak samo, jak jeden predyktor. Dropout jest techniką, która uczy sieci neuronowe uśredniania wszystkich możliwych podsieci. Patrząc na najważniejsze zawody Kaggle, wydaje się, że te dwie techniki są bardzo często używane razem. Nie widzę żadnej teoretycznej różnicy poza faktyczną implementacją. Kto może mi …
3
Najbliżsi sąsiedzi szukają danych o bardzo dużych wymiarach
Mam dużą rzadką macierz użytkowników i przedmiotów, które lubią (rzędu 1 mln użytkowników i 100 000 przedmiotów, z bardzo niskim poziomem rzadkości). Badam sposoby, w jakie mogę na nim przeprowadzić wyszukiwanie kNN. Biorąc pod uwagę rozmiar mojego zbioru danych i niektóre wstępne testy, które przeprowadziłem, zakładam, że metoda, której użyję, …
5
Wizualne wykrywanie kotów za pomocą detekcji anomalii
Mam projekt hobby, który rozważam jako sposób na zwiększenie mojego dotychczasowego ograniczonego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zrobiłem i ukończyłem Coursera MOOC na ten temat. Moje pytanie dotyczy wykonalności projektu. Zadanie jest następujące: Sąsiednie koty od czasu do czasu odwiedzają mój ogród, co mi się nie podoba, ponieważ mają tendencję do …
2
Użyj liblinear na dużych danych do analizy semantycznej
Używam Libsvm do trenowania danych i przewidywania klasyfikacji problemu analizy semantycznej . Ma jednak problem z wydajnością danych na dużą skalę, ponieważ analiza semantyczna dotyczy problemu n-wymiarowego . W ubiegłym roku Liblinear został wydany i może rozwiązać wąskie gardło wydajności. Ale to kosztowało zbyt dużo pamięci . Czy MapReduce to …
5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
5
Scalanie rzadkich i gęstych danych w uczeniu maszynowym w celu poprawy wydajności
Mam rzadkie cechy, które są predykcyjne, mam też pewne gęste cechy, które są również predykcyjne. Muszę połączyć te funkcje razem, aby poprawić ogólną wydajność klasyfikatora. Rzecz w tym, że kiedy próbuję połączyć je ze sobą, cechy gęste mają tendencję do dominacji nad cechami rzadkimi, a zatem dają tylko 1% poprawę …
2
Czy powinniśmy stosować normalizację również do testowania danych?
Robię projekt dotyczący problemu z identyfikacją autora. Zastosowałem normalizację tf-idf do trenowania danych, a następnie wyszkoliłem svm na tych danych. Teraz, używając klasyfikatora, powinienem również znormalizować dane testowe. Wydaje mi się, że podstawowym celem normalizacji jest sprawienie, aby algo uczenia się przywiązywało większą wagę do ważniejszych funkcji podczas nauki. Więc …
1
Co to jest wynik LB w uczeniu maszynowym?
Przeglądałem artykuł o blogach Kaggle. Wielokrotnie autor wymienia „wynik LB” i „dopasowanie LB”) jako miernik skuteczności uczenia maszynowego (wraz z wynikiem weryfikacji krzyżowej (CV)). Badając znaczenie „LB” spędziłem sporo czasu, zdałem sobie sprawę, że ogólnie ludzie nazywają go bezpośrednio LB bez większego tła. Więc moje pytanie brzmi - co to …
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.