Câu hỏi được gắn thẻ «sampling»

Tôi đọc về NCE (một hình thức lấy mẫu ứng viên) từ hai nguồn này: Viết dòng chảy Bản gốc Ai đó có thể giúp tôi với những điều sau: Một lời giải thích đơn giản về cách NCE hoạt động (tôi thấy khó phân tích ở trên và hiểu …

32 deep-learning  tensorflow  word-embeddings  sampling  loss-function 

Khá mới đối với Python nhưng xây dựng mô hình RF đầu tiên của tôi dựa trên một số dữ liệu phân loại. Tôi đã chuyển đổi tất cả các nhãn thành dữ liệu số int64 và được tải vào X và Y dưới dạng một mảng gọn gàng, nhưng …

21 python  scikit-learn  sampling 

Tôi sử dụng Python để chạy một mô hình rừng ngẫu nhiên trên tập dữ liệu mất cân bằng của mình (biến mục tiêu là một lớp nhị phân). Khi tách tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra, tôi loay hoay có nên sử dụng lấy mẫu phân tầng …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

Các trang Wikipedia mà dấu ngoặc kép "The Elements of Learning thống kê" cho biết: Thông thường, đối với một vấn đề phân loại với các tính năng , các tính năng được sử dụng trong mỗi lần phân chia.ppp⌊ p-√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor Tôi hiểu rằng đây là một phỏng đoán …

13 statistics  random-forest  optimization  evaluation  sampling 

Tôi là người mới bắt đầu học máy và tôi đang đối mặt với một tình huống. Tôi đang giải quyết vấn đề Đặt giá thầu theo Thời gian thực, với bộ dữ liệu IPinYou và tôi đang cố gắng thực hiện dự đoán nhấp chuột. Vấn đề là, như …

13 machine-learning  dataset  sampling 

Tôi cần biết lý do tại sao chúng ta cần phải đối phó với sự mất cân bằng dữ liệu. Tôi biết làm thế nào để đối phó với nó và các phương pháp khác nhau để giải quyết vấn đề bằng cách lấy mẫu lên hoặc xuống lấy mẫu …

12 classification  dataset  sampling  class-imbalance 

Có bất kỳ quy tắc nào (hoặc quy tắc thực tế) liên quan đến số lượng tế bào LSTM tối thiểu, tối đa và "hợp lý" mà tôi nên sử dụng không? Cụ thể tôi có liên quan đến BasicLSTMCell từ TensorFlow và num_unitstài sản. Hãy giả sử rằng tôi …

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 

Tôi đang tạo mẫu cho một ứng dụng và tôi cần một mô hình ngôn ngữ để tính toán sự bối rối trên một số câu được tạo. Có mô hình ngôn ngữ được đào tạo nào trong python tôi có thể dễ dàng sử dụng không? Một cái gì …

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 

Tôi đang đối mặt với một tình huống mà số lượng các ví dụ tích cực và tiêu cực trong một tập dữ liệu bị mất cân bằng. Câu hỏi của tôi là, có bất kỳ quy tắc ngón tay cái nào cho chúng ta biết khi nào chúng ta …

10 classification  dataset  sampling  class-imbalance 

Tôi tự hỏi nên chọn loại xác thực chéo mô hình nào cho vấn đề phân loại: lấy mẫu ngẫu nhiên hoặc lấy mẫu ngẫu nhiên (lấy mẫu bootstrap)? Dự đoán tốt nhất của tôi là sử dụng 2/3 bộ dữ liệu (có ~ 1000 mục) để đào tạo và …

10 cross-validation  sampling 

Tôi có hai tenor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Tôi muốn làm sản phẩm bên trong cho mỗi cặp trong lô, tạo c:[batch_size, 1], ở đâu c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Làm sao?

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