Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Tôi đang sử dụng ví dụ thư_recog.cpp của OpenCV để thử nghiệm trên các cây ngẫu nhiên và các phân loại khác. Ví dụ này có triển khai sáu phân loại - cây ngẫu nhiên, tăng tốc, MLP, kNN, Bayes ngây thơ và SVM. Bộ dữ liệu nhận dạng thư …

16 machine-learning  classification  svm  accuracy  random-forest 

Tôi đang làm việc để cải thiện trình phân loại được giám sát hiện có, để phân loại các chuỗi {protein} có thuộc về một lớp cụ thể (tiền chất hormone Neuropeptide) hay không. Có khoảng 1.150 "tích cực" được biết đến, dựa trên nền tảng của khoảng 13 triệu …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

Tôi đã làm một vấn đề phân loại và tôi đã đọc nhiều mã và hướng dẫn của mọi người. Một điều tôi nhận thấy là nhiều người lấy np.loghoặc logbiến liên tục như loan_amounthoặc applicant_incomev.v. Tôi chỉ muốn hiểu lý do đằng sau nó. Liệu nó có giúp cải …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

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 

Trong blog Keras về đào tạo convnets từ đầu , mã chỉ hiển thị mạng chạy trên dữ liệu đào tạo và xác thực. Còn dữ liệu kiểm tra thì sao? Là dữ liệu xác nhận giống như dữ liệu thử nghiệm (tôi nghĩ là không). Nếu có một thư …

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

Hàm dự đoán dưới đây cũng đưa ra các giá trị -ve để nó không thể là xác suất. 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) Tôi google và đã thử pred_s <- …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

Bất cứ ai có thể cho tôi một số ví dụ trong đó độ chính xác là quan trọng và một số ví dụ trong đó thu hồi là quan trọng?

16 machine-learning  evaluation 

Tôi đã học được rằng, để tạo ra một mô hình hồi quy, chúng ta phải quan tâm đến các biến phân loại bằng cách chuyển đổi chúng thành các biến giả. Ví dụ: nếu, trong tập dữ liệu của chúng tôi, có một biến như vị trí: Location ---------- …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Tôi là sinh viên năm nhất đại học (đề cập đến điều này để bạn có thể tha thứ cho sự không quen thuộc của tôi), người hiện đang nghiên cứu sử dụng mạng lưới thần kinh. Tôi đã mã hóa một mạng lưới thần kinh ba nút (hoạt động) …

15 machine-learning  neural-network 

Trong khi đọc về việc tạo văn bản với Mạng thần kinh tái phát, tôi nhận thấy rằng một số ví dụ đã được triển khai để tạo văn bản từng chữ và các ký tự khác theo từng ký tự mà không thực sự nêu rõ lý do tại …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

Có gói học máy nào cho R có thể sử dụng GPU để cải thiện tốc độ đào tạo (một cái gì đó giống như theano từ thế giới python) không? Tôi thấy rằng có một gói được gọi là gputools cho phép thực thi mã trên gpu, nhưng tôi …

15 machine-learning  r  gpu 

Giả sử một tập hợp dữ liệu có cấu trúc lỏng lẻo (ví dụ: Bảng Web / Dữ liệu mở được liên kết), bao gồm nhiều nguồn dữ liệu. Không có lược đồ chung theo sau bởi dữ liệu và mỗi nguồn có thể sử dụng các thuộc tính từ …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

Tôi hiện đang sử dụng XGBoost để dự đoán rủi ro, có vẻ như nó đang làm rất tốt trong bộ phận phân loại nhị phân nhưng đầu ra xác suất bị tắt, tức là thay đổi giá trị của một tính năng trong một quan sát bằng một lượng …

15 machine-learning  classification  xgboost  probability  probability-calibration 

Tôi đang cố gắng xây dựng một Regressionmô hình và tôi đang tìm cách để kiểm tra xem liệu có bất kỳ mối tương quan nào giữa các tính năng và các biến mục tiêu không? Đây là mẫu của tôi dataset Loan_ID Gender Married Dependents Education Self_Employed ApplicantIncome\ 0 …

15 machine-learning  scikit-learn  regression  linear-regression 

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