Perguntas com a marcação «machine-learning»

Estou interessado em saber o que realmente acontece no Hellinger Distance (em termos simples). Além disso, também estou interessado em saber quais são os tipos de problemas que podemos usar o Hellinger Distance? Quais são os benefícios do uso do Hellinger Distance?

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance 

Estou participando de uma competição de kaggle. O conjunto de dados possui cerca de 100 recursos e todos são desconhecidos (em termos do que realmente representam). Basicamente, são apenas números. As pessoas estão realizando muita engenharia de recursos nesses recursos. Eu estou querendo saber como exatamente um é capaz de …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

Geralmente, o modelo de aprendizado de máquina é construído em conjuntos de dados. Gostaria de saber se existe alguma maneira de gerar um conjunto de dados sintético usando esse modelo de aprendizado de máquina treinado, preservando as características originais do conjunto de dados? [dados originais -> construir modelo de aprendizado …

19 machine-learning  dataset 

O problema que estou enfrentando é categorizar textos curtos em várias classes. Minha abordagem atual é usar frequências de termo ponderadas tf-idf e aprender um classificador linear simples (regressão logística). Isso funciona razoavelmente bem (cerca de 90% da macro F-1 no conjunto de testes, quase 100% no conjunto de treinamento). …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

Estou tentando encontrar uma fórmula, método ou modelo a ser usado para analisar a probabilidade de um evento específico influenciar alguns dados longitudinais. Estou tendo dificuldade em descobrir o que procurar no Google. Aqui está um exemplo de cenário: Imagem de sua empresa com uma média de 100 clientes diretos …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

As funções de ativação são usadas para introduzir não linearidades na saída linear do tipo w * x + bem uma rede neural. O que eu sou capaz de entender intuitivamente para as funções de ativação como sigmoide. Entendo as vantagens do ReLU, que evita neurônios mortos durante a retropropagação. …

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

Fiquei me perguntando como é que vamos decidir quantos nós nas camadas ocultas e quantas camadas ocultas colocar quando construirmos uma arquitetura de rede neural. Entendo que a camada de entrada e saída depende do conjunto de treinamento que temos, mas como decidimos a camada oculta e a arquitetura geral …

19 machine-learning  neural-network 

Quais são os prós e os contras do Keras e do TFlearn ? Quando uma biblioteca é preferida à outra?

18 machine-learning  keras  tflearn 

Recentemente, deparei com os termos Word2Vec , Sentença2Vec e Doc2Vec e meio que confuso, pois sou novo na semântica de vetores. Alguém por favor pode elaborar as diferenças nesses métodos em palavras simples. Quais são as tarefas mais adequadas para cada método?

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

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 

Estou tentando procurar um bom argumento sobre por que alguém usaria a distância de Manhattan sobre a distância euclidiana no Machine Learning. A coisa mais próxima que encontrei de um bom argumento até agora é nesta palestra do MIT . Às 36:15, você pode ver nos slides a seguinte declaração: …

18 machine-learning  classification  distance 

Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Estou trabalhando em um conjunto de dados fictício com 25 recursos. Dois dos recursos são …

18 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

Se eu tiver uma loja de varejo e tiver uma maneira de medir quantas pessoas entram na minha loja a cada minuto e registrar os dados com data e hora, como posso prever o tráfego de pedestres no futuro? Analisei algoritmos de aprendizado de máquina, mas não tenho certeza de …

18 machine-learning  time-series 

Ouvi Andrew Ng (em um vídeo que infelizmente não consigo mais encontrar) falar sobre como a compreensão dos mínimos locais em problemas de aprendizagem profunda mudou no sentido de que agora eles são considerados menos problemáticos porque em espaços de alta dimensão (encontrados em aprendizado profundo) é mais provável que …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence 

Eu tento entender o papel da derivada da função sigmóide nas redes neurais. Primeiro, planto a função sigmóide e derivada de todos os pontos da definição usando python. Qual é exatamente o papel desse derivado? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + …

18 machine-learning  neural-network