Perguntas com a marcação «encoding»

É melhor codificar recursos como mês e hora como fator ou numérico em um modelo de aprendizado de máquina? Por um lado, acho que a codificação numérica pode ser razoável, porque o tempo é um processo progressivo (o quinto mês é seguido pelo sexto mês), mas, por outro lado, acho …

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

Eu sou novo no ML e esta é minha primeira pergunta aqui, desculpe se minha pergunta é boba. Estou tentando ler e entender o artigo Atenção é tudo o que você precisa e, nele, há uma figura: Não sei o que é codificação posicional . ouvindo alguns vídeos do youtube, …

23 nlp  encoding  attention-mechanism  transformer 

Eu estava examinando a documentação oficial do scikit-learn learn depois de ler um livro sobre ML e me deparei com o seguinte: Na documentação, isso é dado, sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()enquanto no livro sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), quando verifiquei a funcionalidade deles, parecia o mesmo para mim. Alguém pode me dizer a diferença entre os dois, …

21 machine-learning  python  scikit-learn  preprocessing  encoding 

Qual é melhor para precisão ou são iguais? Obviamente, se você usar categorical_crossentropy, usará uma codificação quente e se sparse_categorical_crossentropy, codificará como números inteiros normais. Além disso, quando um é melhor que o outro?

20 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Eu sou novato em aprendizado de máquina e keras e agora estou trabalhando em um problema de classificação de imagem com várias classes usando keras. A entrada é marcada como imagem. Após algum pré-processamento, os dados de treinamento são representados na lista Python como: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] o …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de …

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 

Oi tenho dataframe com grandes valores categóricos acima de 1600 categorias existe alguma maneira de encontrar alternativas para que eu não tenha mais de 1600 colunas. Encontrei este link interessante abaixo http://amunategui.github.io/feature-hashing/#sourcecode Mas eles estão convertendo para classe / objeto que eu não quero. Quero minha saída final como um …

13 machine-learning  dataset  dimensionality-reduction  encoding 

Entendo que os métodos de compactação podem ser divididos em dois conjuntos principais: global local O primeiro conjunto funciona independentemente dos dados que estão sendo processados, ou seja, eles não dependem de nenhuma característica dos dados e, portanto, não precisam executar nenhum pré-processamento em nenhuma parte do conjunto de dados …

12 classification  algorithms  encoding 

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …

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