Perguntas com a marcação «machine-learning»

Eu sei que não há uma resposta clara para essa pergunta, mas vamos supor que eu tenha uma enorme rede neural, com muitos dados e que eu queira adicionar um novo recurso na entrada. A "melhor" maneira seria testar a rede com o novo recurso e ver os resultados, mas …

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

Estou trabalhando para melhorar um classificador supervisionado existente, para classificar sequências {protein} como pertencentes a uma classe específica (precursores do hormônio neuropeptídeo) ou não. Existem cerca de 1.150 "positivos" conhecidos, num contexto de cerca de 13 milhões de seqüências de proteínas ("fundo desconhecido / pouco anotado") ou cerca de 100.000 …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

Estou com um problema de classificação e li o código e os tutoriais de muitas pessoas. Uma coisa que eu notei é que muitas pessoas tomam np.logou logde variável contínua como loan_amountou applicant_incomeetc. Eu só quero entender a razão por trás disso. Isso ajuda a melhorar a precisão da previsão …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

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 

No blog Keras sobre convnets de treinamento do zero , o código mostra apenas a rede em execução nos dados de treinamento e validação. E os dados de teste? Os dados de validação são os mesmos que os dados de teste (acho que não). Se havia uma pasta de teste …

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

A função de previsão abaixo também fornece valores -ve, portanto não podem ser probabilidades. 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) Eu google e tentei, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") mas não funcionou. Questão …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

Alguém pode me dar alguns exemplos em que a precisão é importante e alguns exemplos em que a lembrança é importante?

16 machine-learning  evaluation 

Aprendi que, para criar um modelo de regressão, precisamos cuidar de variáveis ​​categóricas convertendo-as em variáveis ​​fictícias. Como exemplo, se, em nosso conjunto de dados, houver uma variável como local: Location ---------- Californian NY Florida Temos que convertê-los como: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 No entanto, …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Sou um estudante de graduação de calouro (mencionando isso para que você possa perdoar meu desconhecimento) que atualmente está fazendo pesquisas usando redes neurais. Eu codifiquei uma rede neural de três nós (que funciona) com base nas orientações do meu professor. No entanto, gostaria de seguir uma carreira em inteligência …

15 machine-learning  neural-network 

Ao ler sobre a geração de texto com redes neurais recorrentes, notei que alguns exemplos foram implementados para gerar texto palavra por palavra e outros, caractere por caractere, sem especificar o porquê. Então, qual é a diferença entre os modelos RNN que predizem texto por palavra e os que predizem …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

Existem pacotes de aprendizado de máquina para o R que podem usar a GPU para melhorar a velocidade do treinamento (algo como o theano do mundo python)? Vejo que existe um pacote chamado gputools que permite a execução de código na gpu, mas estou procurando uma biblioteca mais completa para …

15 machine-learning  r  gpu 

Suponha um conjunto de dados vagamente estruturados (por exemplo, tabelas da Web / dados abertos vinculados), compostos por várias fontes de dados. Não existe um esquema comum seguido pelos dados e cada fonte pode usar atributos de sinônimo para descrever os valores (por exemplo, "nacionalidade" vs "bornIn"). Meu objetivo é …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

Atualmente, estou me preparando para um exame em redes neurais. Em vários protocolos de exames anteriores, li que as funções de ativação dos neurônios (nos perceptrons multicamadas) devem ser monotônicas. Entendo que as funções de ativação devem ser diferenciáveis, ter uma derivada que não é 0 na maioria dos pontos …

15 machine-learning  neural-network 

Eu gostaria de saber como exatamente a maioria das recomendações baseadas no usuário e no item diferem umas das outras. Define que Baseado no usuário : recomende itens encontrando usuários semelhantes. Isso geralmente é mais difícil de dimensionar devido à natureza dinâmica dos usuários. Baseado em itens: calcule a similaridade …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

Estou usando o Brain para treinar uma rede neural em um conjunto de recursos que inclui valores positivos e negativos. Mas o Brain requer valores de entrada entre 0 e 1. Qual é a melhor maneira de normalizar meus dados?

15 machine-learning  neural-network  feature-scaling  normalization  javascript