Programowanie machine-learning

21

Różnica między klasyfikacją a klastrowaniem w eksploracji danych? [Zamknięte]

Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte w zeszłym roku . Popraw to pytanie Czy ktoś może wyjaśnić, jaka jest różnica między klasyfikacją a klastrowaniem w …

195 machine-learning classification cluster-analysis data-mining terminology

7

Czy istnieje ogólna zasada dzielenia zestawu danych na zestawy szkoleniowe i walidacyjne?

Czy istnieje praktyczna zasada najlepszego podziału danych na zestawy szkoleniowe i walidacyjne? Czy wskazany jest nawet podział 50/50? Czy są wyraźne zalety posiadania większej ilości danych treningowych w porównaniu do danych walidacyjnych (lub odwrotnie)? Czy ten wybór zależy w dużej mierze od aplikacji? Używam głównie odpowiednio 80% / 20% danych …

194 machine-learning

6

Zapisz klasyfikator na dysku w scikit-learn

Jak zapisać wyszkolonego klasyfikatora Naive Bayes na dysk i użyć go do przewidywania danych? Mam następujący przykładowy program ze strony scikit-learn: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) print "Number of mislabeled points : %d" % (iris.target != y_pred).sum()

192 python machine-learning scikit-learn classification

7

Czy można określić własną funkcję odległości za pomocą scikit-Learn K-Means Clustering?

172 python machine-learning cluster-analysis k-means scikit-learn

14

Najbliżsi sąsiedzi w danych wielowymiarowych?

Ja zapytałem pytanie kilka dni wstecz, jak znaleźć najbliższych sąsiadów dla danego wektora. Mój wektor ma teraz 21 wymiarów i zanim przejdę dalej, ponieważ nie jestem z dziedziny uczenia maszynowego ani matematyki, zaczynam zadawać sobie kilka podstawowych pytań: Czy odległość euklidesowa jest dobrym wskaźnikiem do znajdowania najbliższych sąsiadów w pierwszej …

163 algorithm language-agnostic search machine-learning nearest-neighbor

11

Dlaczego binary_crossentropy i categorical_crossentropy dają różne wyniki dla tego samego problemu?

Próbuję wytresować CNN do kategoryzowania tekstu według tematu. Kiedy używam binarnej entropii krzyżowej, uzyskuję ~ 80% dokładności, przy kategorycznej entropii krzyżowej uzyskuję ~ 50% dokładności. Nie rozumiem, dlaczego tak jest. Jest to problem wieloklasowy, czy nie oznacza to, że muszę używać kategorycznej entropii krzyżowej i że wyniki z binarną entropią …

160 machine-learning keras neural-network deep-learning conv-neural-network

6

Jak rozumieć haszowanie zależne od lokalizacji?

Zauważyłem, że LSH wydaje się dobrym sposobem na znalezienie podobnych przedmiotów o właściwościach o dużych wymiarach. Po przeczytaniu artykułu http://www.slaney.org/malcolm/yahoo/Slaney2008-LSHTutorial.pdf nadal jestem zdezorientowany z tymi formułami. Czy ktoś zna bloga lub artykuł, który wyjaśnia to w prosty sposób?

156 c machine-learning hashmap nearest-neighbor locality-sensitive-hash

21

Jak wyodrębnić reguły decyzyjne z drzewa decyzyjnego scikit-learn?

Czy mogę wyodrębnić podstawowe reguły decyzyjne (lub „ścieżki decyzji”) z wytrenowanego drzewa w drzewie decyzyjnym jako listę tekstową? Coś jak: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Dzięki za pomoc.

156 python machine-learning scikit-learn decision-tree random-forest

9

Dlaczego musimy znormalizować dane wejściowe dla sztucznej sieci neuronowej?

Jest to zasadnicze pytanie dotyczące teorii sieci neuronowych: Dlaczego musimy znormalizować dane wejściowe dla sieci neuronowej? Rozumiem, że czasami, gdy na przykład wartości wejściowe są nienumeryczne, trzeba wykonać pewną transformację, ale kiedy mamy wejście numeryczne? Dlaczego liczby muszą znajdować się w określonym przedziale? Co się stanie, jeśli dane nie zostaną …

151 tensorflow machine-learning neural-network normalization

5

Jak podzielić dane na 3 zbiory (trenowanie, walidacja i testowanie)?

Mam ramkę danych pandy i chcę ją podzielić na 3 oddzielne zestawy. Wiem, że używając train_test_split z sklearn.cross_validation, można podzielić dane na dwa zestawy (pociąg i test). Nie mogłem jednak znaleźć żadnego rozwiązania dotyczącego podziału danych na trzy zestawy. Najlepiej, jeśli posiadam indeksy oryginalnych danych. Wiem, że obejściem byłoby train_test_splitdwukrotne …

146 pandas numpy dataframe machine-learning scikit-learn

4

TensorFlow, dlaczego wybrano język Python?

Niedawno zacząłem studiować głębokie uczenie się i inne techniki ML i zacząłem szukać frameworków, które upraszczają proces budowania sieci i jej trenowania, potem znalazłem TensorFlow, mając niewielkie doświadczenie w tej dziedzinie, wydaje mi się, że szybkość to To duży czynnik, który sprawia, że duży system ML jest jeszcze lepszy, jeśli …

143 python c++ machine-learning tensorflow

8

Kiedy należy używać algorytmów genetycznych, a nie sieci neuronowych? [Zamknięte]

W obecnym stanie to pytanie nie pasuje do naszego formatu pytań i odpowiedzi. Oczekujemy, że odpowiedzi będą poparte faktami, referencjami lub ekspertyzą, ale to pytanie prawdopodobnie będzie wymagało debaty, argumentów, ankiet lub rozszerzonej dyskusji. Jeśli uważasz, że to pytanie można poprawić i prawdopodobnie ponownie otworzyć, odwiedź centrum pomocy, aby uzyskać …

139 artificial-intelligence machine-learning neural-network genetic-algorithm

7

Jak wytrenować sztuczną sieć neuronową do gry w Diablo 2 za pomocą wizualnych danych wejściowych?

Obecnie próbuję zmusić ANN do grania w grę wideo i liczyłem na pomoc od wspaniałej społeczności tutaj. Zdecydowałem się na Diablo 2. Gra toczy się więc w czasie rzeczywistym iz izometrycznego punktu widzenia, a gracz kontroluje jednego awatara, na którym skupiona jest kamera. Aby było konkretnie, zadaniem twojej postaci jest …

139 machine-learning computer-vision neural-network video-processing reinforcement-learning

12

Dlaczego w sieci neuronowej z propagacją wsteczną należy stosować nieliniową funkcję aktywacji?

Czytałem kilka rzeczy na temat sieci neuronowych i rozumiem ogólną zasadę jednowarstwowej sieci neuronowej. Rozumiem potrzebę dodatkowych warstw, ale dlaczego są używane nieliniowe funkcje aktywacji? Po tym pytaniu następuje pytanie: Do czego służy pochodna funkcji aktywacji wykorzystywanej w propagacji wstecznej?

139 math machine-learning neural-network deep-learning

20

Jak mogę jeden kod na gorąco w Pythonie?

Mam problem z klasyfikacją systemów uczących się z 80% zmiennych kategorialnych. Czy muszę używać jednego kodowania na gorąco, jeśli chcę użyć jakiegoś klasyfikatora do klasyfikacji? Czy mogę przekazać dane do klasyfikatora bez kodowania? Próbuję wykonać następujące czynności w celu wyboru funkcji: Przeczytałem plik pociągu: num_rows_to_read = 10000 train_small = pd.read_csv("../../dataset/train.csv", …

132 python pandas machine-learning anaconda one-hot-encoding

Pytania otagowane jako machine-learning