Perguntas com a marcação «machine-learning»

Qual é a diferença entre a descida de gradiente e a descida de gradiente estocástica? Eu não estou muito familiarizado com isso, você pode descrever a diferença com um pequeno exemplo?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Não sei se este é o lugar certo para …

23 machine-learning  bigdata  dataset 

Existem muitas técnicas para a visualização de conjuntos de dados de alta dimensão, como T-SNE, isomap, PCA, PCA supervisionado, etc. " Alguns desses métodos de incorporação (aprendizado múltiplo) são descritos aqui . Mas essa "imagem bonita" é realmente significativa? Que idéias possíveis alguém pode obter tentando visualizar esse espaço incorporado? …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

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 

Atualmente, estou trabalhando com o Python e o Scikit para fins de classificação e, lendo o GridSearch, achei que essa era uma ótima maneira de otimizar meus parâmetros do estimador para obter os melhores resultados. Minha metodologia é esta: Dividir meus dados em treinamento / teste. Use o GridSearch com …

23 machine-learning  cross-validation 

Eu estava lendo sobre a solução para esse desafio OTTO Kaggle e a solução em primeiro lugar parece usar várias transformações para os dados de entrada X, por exemplo Log (X + 1), sqrt (X + 3/8) etc. orientação geral sobre quando aplicar quais transformações de tipo a vários classificadores? …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

Eu sempre ouvi pessoas dizendo que por que as redes neurais convolucionais ainda são pouco compreendidas. Sabe-se por que as redes neurais convolucionais sempre acabam aprendendo recursos cada vez mais sofisticados à medida que avançamos nas camadas? O que os levou a criar uma pilha de recursos e isso também …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Estou procurando um artigo detalhando os princípios básicos do aprendizado profundo. Idealmente, como o curso de Andrew Ng para aprendizado profundo. Você sabe onde eu posso encontrar isso?

22 machine-learning  deep-learning 

Como calcular o mAP (Precisão média média) para a tarefa de detecção das tabelas de classificação Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Disse - na página 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Precisão Média (PA). Para o desafio VOC2007, a precisão média interpolada (Salton e Mcgill 1986) foi usada para avaliar a classificação e a detecção. …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

Recentemente, um amigo meu foi questionado se os algoritmos da árvore de decisão são lineares ou não-lineares em uma entrevista. Tentei procurar respostas para essa pergunta, mas não consegui encontrar nenhuma explicação satisfatória. Alguém pode responder e explicar a solução para esta pergunta? Além disso, quais são alguns outros exemplos …

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

Gostaria de saber se existe algum cenário em que a descida do gradiente não converja ao mínimo. Estou ciente de que nem sempre é garantido que a descida do gradiente converja para um ótimo global. Também estou ciente de que ele pode divergir de um ótimo se, digamos, o tamanho …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

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 

Ao ler este artigo, há uma linha que diz "classificadores lineares não compartilham parâmetros entre recursos e classes". Qual é o significado desta afirmação? Isso significa que classificadores lineares, como a regressão logística, precisam de recursos que sejam mutuamente independentes?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Quando eu estava lendo sobre o uso StandardScaler, a maioria das recomendações dizia que você deveria usar StandardScaler antes de dividir os dados em treinamento / teste, mas quando eu estava verificando alguns dos códigos publicados on-line (usando o sklearn), havia dois usos principais. 1- Usando StandardScalerem todos os dados. …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

Quero calcular a precisão, recall e pontuação F1 para o meu modelo binário KerasClassifier, mas não encontro nenhuma solução. Aqui está o meu código real: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, …

20 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras