Câu hỏi được gắn thẻ «encoding»

Là tốt hơn để mã hóa các tính năng như tháng và giờ dưới dạng yếu tố hoặc số trong mô hình học máy? Một mặt, tôi cảm thấy mã hóa số có thể hợp lý, bởi vì thời gian là một quá trình tiến triển (tháng thứ năm tiếp …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

Tôi mới biết về ML và đây là câu hỏi đầu tiên của tôi ở đây, rất xin lỗi nếu câu hỏi của tôi là ngớ ngẩn. Tôi đang cố đọc và hiểu bài báo Chú ý là tất cả những gì bạn cần và trong đó, có một hình …

22 nlp  encoding  attention-mechanism  transformer 

Tôi đã xem qua tài liệu chính thức của scikit-learn learn sau khi xem qua một cuốn sách về ML và tình cờ thấy được những điều sau: Trong Tài liệu, nó được đưa ra sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()trong khi trong cuốn sách được đưa ra sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), khi tôi kiểm tra chức năng …

20 machine-learning  python  scikit-learn  preprocessing  encoding 

Cái nào tốt hơn cho độ chính xác hay chúng giống nhau? Tất nhiên, nếu bạn sử dụng c sortical_crossentropy, bạn sử dụng một mã hóa nóng và nếu bạn sử dụng spzzy_c sortical_crossentropy bạn mã hóa như các số nguyên bình thường. Ngoài ra, khi nào thì tốt hơn …

19 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Tôi là người mới học về máy học và máy ảnh và hiện đang làm việc với một vấn đề phân loại hình ảnh đa lớp bằng cách sử dụng máy ảnh. Đầu vào được gắn thẻ hình ảnh. Sau một số xử lý trước, dữ liệu đào tạo được …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Tôi tạo một corr()df từ một df gốc. Các corr()df ra 70 X 70 và nó là không thể hình dung Heatmap ... sns.heatmap(df). Nếu tôi cố gắng hiển thị corr = df.corr(), bảng không vừa với màn hình và tôi có thể thấy tất cả các mối tương quan. …

16 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 

Tôi hiểu rằng các phương thức nén có thể được chia thành hai bộ chính: toàn cầu địa phương Tập đầu tiên hoạt động bất kể dữ liệu đang được xử lý, nghĩa là chúng không dựa vào bất kỳ đặc tính nào của dữ liệu và do đó không …

12 classification  algorithms  encoding 

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 

Xin chào có khung dữ liệu với các giá trị phân loại lớn trên 1600 danh mục, có bất kỳ cách nào tôi có thể tìm thấy các lựa chọn thay thế để tôi không có hơn 1600 cột. Tôi tìm thấy liên kết thú vị dưới đây http://amunargetui.github.io/feature-hashing/#sourcecode Nhưng …

12 machine-learning  dataset  dimensionality-reduction  encoding