Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Những mô hình học máy hoặc học sâu ( phải được giám sát học tập ) sẽ phù hợp nhất để nhận ra các mô hình trong thị trường tài chính? Ý tôi là gì khi nhận dạng mẫu trong thị trường tài chính: Hình ảnh sau đây cho thấy …

8 machine-learning  deep-learning 

Tôi phải suy nghĩ về một mô hình để xác định khách hàng tiềm năng (công ty) có cơ hội chuyển đổi thành khách hàng cao và tôi đang tìm kiếm lời khuyên về loại mô hình nào có thể được sử dụng. Các cơ sở dữ liệu tôi sẽ …

8 machine-learning  predictive-modeling  supervised-learning  unsupervised-learning 

Tôi đang tìm hiểu sâu hơn về lọc cộng tác. Một bài viết thực sự thú vị là "Một nghiên cứu so sánh các thuật toán lọc cộng tác" http://arxiv.org/pdf/1205.3193.pdf Để chọn thuật toán CF nào sẽ được sử dụng, bài viết đề cập đến mật độ của tập dữ …

8 machine-learning  dataset  recommender-system 

Tôi muốn viết một dịch vụ khai thác dữ liệu trong Google Go để thu thập dữ liệu thông qua việc quét và API. Tuy nhiên, vì Go thiếu hỗ trợ ML tốt, tôi muốn thực hiện công cụ ML trong Python. Có nền tảng web tôi sẽ kết nối …

8 machine-learning  data-mining 

Tôi đang cố gắng xác định một số liệu giữa các chức danh công việc trong lĩnh vực CNTT. Đối với điều này, tôi cần một số liệu giữa các từ của chức danh công việc không xuất hiện cùng nhau trong cùng một chức danh, ví dụ: số liệu …

8 machine-learning  dataset 

Vì vậy, tôi đã tự hỏi làm thế nào để một người, ví dụ, có thể tối ưu hóa tốt nhất mô hình mà họ đang cố gắng xây dựng khi đối mặt với các vấn đề được đưa ra bởi độ lệch cao hoặc phương sai cao. Bây giờ, …

7 machine-learning  variance  bias 

chức năng sigmoid có thể được sử dụng làm chức năng kích hoạt trong học máy. S(x)=11+e−x=exex+1.S(x)=11+e−x=exex+1.{\displaystyle S(x)={\frac {1}{1+e^{-x}}}={\frac {e^{x}}{e^{x}+1}}.} Nếu thay e bằng 2, def sigmoid2(z): return 1/(1+2**(-z)) x = np.arange(-9,9,dtype=float) y = sigmoid2(x) plt.scatter(x,y) cốt truyện có vẻ tương tự Tại sao hàm logistic sử dụng chứ không …

7 machine-learning  deep-learning 

Theo hiểu biết của tôi, vấn đề độ dốc biến mất xảy ra khi đào tạo mạng nơ ron khi độ dốc của mỗi chức năng kích hoạt nhỏ hơn 1 sao cho khi hiệu chỉnh được truyền ngược qua nhiều lớp, sản phẩm của các gradient này trở nên …

7 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

Phân tích thành phần chính (PCA) được sử dụng để giảm dữ liệu n chiều thành dữ liệu k chiều để tăng tốc mọi thứ trong học máy. Sau khi PCA được áp dụng, người ta có thể kiểm tra số lượng phương sai của tập dữ liệu gốc còn …

7 machine-learning  pca  hyperparameter 

Tôi hiện đang làm việc về một vấn đề phân loại và tôi có một cột số bị lệch. Tôi đã đọc nhiều bài đăng mà mọi người khuyên nên thực hiện chuyển đổi nhật ký hoặc chuyển đổi boxcox để sửa chữa độ lệch trái. Vì vậy, tôi đã …

7 machine-learning  python 

Tôi đã đọc trên một số câu trả lời ở đây và trên Internet rằng xác nhận chéo giúp chỉ ra rằng liệu mô hình sẽ khái quát tốt hay không và về việc quá mức. Nhưng tôi bối rối rằng tôi nên so sánh hai độ chính xác / …

7 machine-learning  cross-validation  accuracy  overfitting 

Tôi đang tìm cách biên dịch một tập hợp tình cảm cho các bài báo bằng nhiều ngôn ngữ (~ 100k mỗi lang. Cho một thử nghiệm học máy) trong đó mỗi bài viết được gắn nhãn tích cực, trung tính hoặc tiêu cực. Tôi đã tìm kiếm cao và …

7 machine-learning  python  nlp  dataset  sentiment-analysis 

Để giúp tôi hiểu được những lợi ích và hạn chế của decision trees, KNN, Neural Networks, tôi muốn xây dựng một phân loại đơn giản mà phân loại thành 2 lớp ( Bird Soundvà Non-Bird Sound) sử dụng tất cả những điều trên 3 phương pháp. Vì vậy, tôi …

7 machine-learning  python  neural-network  decision-trees  k-nn 

Tôi đã thấy bình thường hóa dữ liệu đầu vào có nghĩa là không, phương sai đơn vị nhiều lần trong học máy. Đây có phải là một thực hành tốt để được thực hiện tất cả các thời gian hoặc có những lúc nó không phù hợp hoặc không …

7 machine-learning  feature-scaling  normalization 

Tôi có một bộ sưu tập hình ảnh lớn và muốn xác định những hình ảnh trong bộ sưu tập đó xuất hiện để sao chép những hình ảnh khác từ bộ sưu tập. Để cho bạn biết về các loại cặp hình ảnh mà tôi muốn phân loại là …

7 machine-learning  neural-network  convnet  image-classification  computer-vision