Nauka danych machine-learning

3

Co to jest waga i stronniczość w głębokim uczeniu się?

Zaczynam się uczyć uczenia maszynowego ze strony internetowej Tensorflow. Rozwinąłem bardzo podstawowe podejście do programu głębokiego uczenia się (ta metoda sprawia, że uczę się szybko zamiast czytać książki i duże artykuły). Jest kilka mylących rzeczy, z którymi się zetknąłem, 2 z nich to: Stronniczość Waga W samouczku MNIST na stronie …

16 machine-learning deep-learning tensorflow

2

Jakie problemy z uczeniem się są odpowiednie dla maszyn wektorowych wsparcia?

Jakie są cechy szczególne lub właściwości wskazujące, że pewien problem uczenia się można rozwiązać za pomocą maszyn wektorów wsparcia? Innymi słowy, co jest takiego, że gdy widzisz problem z nauką, sprawiasz, że mówisz „och, zdecydowanie powinienem używać do tego SVM” niż sieci neuronowe lub drzewa decyzyjne czy cokolwiek innego?

16 machine-learning svm supervised-learning unsupervised-learning

2

Jak wybrać funkcje sieci neuronowej?

Wiem, że nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ale załóżmy, że mam ogromną sieć neuronową z dużą ilością danych i chcę dodać nową funkcję na wejściu. „Najlepszym” sposobem byłoby przetestowanie sieci za pomocą nowej funkcji i zobaczenie wyników, ale czy istnieje metoda sprawdzania, czy funkcja JEST NIEPRAWDOPODOBNIE? Jak miary …

16 machine-learning neural-network feature-selection feature-extraction

3

Jednoklasowa klasyfikacja dyskryminacyjna o niezrównoważonym, heterogenicznym tle negatywnym?

Pracuję nad ulepszeniem istniejącego nadzorowanego klasyfikatora, do klasyfikowania sekwencji {białka} jako należących do określonej klasy (prekursorów hormonu neuropeptydowego), czy nie. Istnieje około 1150 znanych „pozytywów” na tle około 13 milionów sekwencji białek („Nieznane / słabo opatrzone adnotacjami tło”) lub około 100 000 sprawdzonych, odpowiednich białek, opatrzonych różnorodnymi właściwościami (ale bardzo …

16 machine-learning data-mining python classification

6

Jaki jest powód podjęcia logarytmicznej transformacji kilku zmiennych ciągłych?

Robiłem problem z klasyfikacją i przeczytałem kod wielu osób i samouczki. Jedną rzeczą, jaką zauważyłem jest to, że wiele osób podejmuje np.loglub logciągłej zmiennej jak loan_amounti applicant_incomeetc. Chcę tylko zrozumieć przyczynę tego. Czy pomaga to poprawić dokładność prognozowania naszego modelu? Czy to jest obowiązkowe? lub Czy kryje się za tym …

16 machine-learning python classification scikit-learn

3

Jak uzyskać prognozy za pomocą prognozy_generatora na temat transmisji danych testowych w Keras?

Na blogu Keras o konwencjach szkoleniowych od zera kod pokazuje tylko sieć działającą na danych szkoleniowych i walidacyjnych. Co z danymi testowymi? Czy dane walidacyjne są takie same jak dane testowe (nie sądzę). Jeśli istniał oddzielny folder testowy na podobnych liniach jak folder pociągu i sprawdzania poprawności, w jaki sposób …

16 machine-learning python deep-learning keras confusion-matrix

3

Jak przewidzieć prawdopodobieństwo w xgboost?

Poniższa funkcja przewidywania podaje również wartości -ve, więc nie może to być prawdopodobieństwo. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) I google i próbowałem, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") ale to nie działało. Pytanie …

16 machine-learning r predictive-modeling decision-trees

1

propagacja wsteczna w CNN

Mam następujący CNN: Zaczynam od obrazu wejściowego o rozmiarze 5x5 Następnie stosuję splot za pomocą jądra 2x2 i stride = 1, który tworzy mapę cech o rozmiarze 4x4. Następnie stosuję maksymalne łączenie 2x2 z krokiem = 2, co zmniejsza mapę obiektów do rozmiaru 2x2. Następnie stosuję sigmoid logistyczny. Następnie jedna …

16 machine-learning convnet backpropagation cnn kernel

2

Dlaczego musimy odrzucić jedną zmienną fikcyjną?

Nauczyłem się, że aby stworzyć model regresji, musimy zadbać o zmienne jakościowe, przekształcając je w zmienne obojętne. Na przykład, jeśli w naszym zestawie danych znajduje się zmienna taka jak lokalizacja: Location ---------- Californian NY Florida Musimy przekonwertować je w następujący sposób: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 …

16 machine-learning regression categorical-data

8

Jak nauczyć się sieci neuronowych?

Jestem studentem pierwszego roku (wspominając o tym, abyś mógł wybaczyć moją nieznajomość), który obecnie prowadzi badania z wykorzystaniem sieci neuronowych. Zakodowałem trójwęzłową sieć neuronową (która działa) na podstawie wskazówek mojego profesora. Chciałbym jednak kontynuować karierę w sztucznej inteligencji i nauce o danych i chciałbym dowiedzieć się więcej na ich temat. …

15 machine-learning neural-network

3

Jaka jest różnica między RNN generowania tekstu opartego na słowie i na znakach?

Czytając o generowaniu tekstu za pomocą Recurrent Neural Networks, zauważyłem, że niektóre przykłady zostały zaimplementowane w celu generowania tekstu słowo po słowie, a inne znak po znaku bez podania przyczyny. Jaka jest zatem różnica między modelami RNN, które przewidują podstawę tekstu na słowo, a tymi, które przewidują podstawę tekstu na …

15 machine-learning neural-network nlp rnn

4

R: uczenie maszynowe na GPU

Czy są jakieś pakiety uczenia maszynowego dla R, które mogą korzystać z GPU w celu poprawy prędkości treningu (coś takiego jak theano ze świata python)? Widzę, że istnieje pakiet o nazwie gputools, który umożliwia wykonywanie kodu na GPU, ale szukam pełniejszej biblioteki do uczenia maszynowego.

15 machine-learning r gpu

4

Jak określić ważne atrybuty?

Załóżmy, że zestaw luźno ustrukturyzowanych danych (np. Tabele internetowe / połączone otwarte dane), złożony z wielu źródeł danych. Nie ma wspólnego schematu, po którym następowałyby dane, a każde źródło może używać atrybutów synonimów do opisywania wartości (np. „Narodowość” vs. „urodzony w”). Moim celem jest znalezienie pewnych „ważnych” atrybutów, które w …

15 machine-learning statistics feature-selection

2

Dlaczego funkcje aktywacyjne muszą być monotoniczne?

Obecnie przygotowuję się do egzaminu z sieci neuronowych. W kilku protokołach z poprzednich badań czytałem, że funkcje aktywacyjne neuronów (w perceptronach wielowarstwowych) muszą być monotoniczne. Rozumiem, że funkcje aktywacyjne powinny być rozróżnialne, mieć pochodną, która w większości punktów nie jest równa 0, i być nieliniowa. Nie rozumiem, dlaczego bycie monotonnym …

15 machine-learning neural-network

2

Różnica rekomendacji oparta na przedmiotach i użytkownikach w Mahout

Chciałbym wiedzieć, w jaki sposób rekomendacje oparte na użytkownikach Mahoutu i na produktach różnią się od siebie. Określa to Oparte na użytkownikach : polecaj przedmioty, znajdując podobnych użytkowników. Jest to często trudniejsze do skalowania ze względu na dynamiczny charakter użytkowników. Oparte na elementach : oblicz podobieństwo między elementami i przygotuj …

15 machine-learning data-mining algorithms recommender-system

Pytania otagowane jako machine-learning