Preguntas etiquetadas con machine-learning

Soy nuevo en TensorFlow y necesito comprender las capacidades y las deficiencias de TensorFlow antes de poder usarlo. Sé que es un marco de aprendizaje profundo, pero aparte de lo que otros algoritmos de aprendizaje automático podemos usar con el flujo de tensor. Por ejemplo, ¿podemos usar SVM o bosques …

11 machine-learning 

Actualmente estoy usando SVM y escalando mis características de entrenamiento al rango de [0,1]. Primero ajusto / transformo mi conjunto de entrenamiento y luego aplico la misma transformación a mi conjunto de prueba. Por ejemplo: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

t-SNE, como en [1], funciona reduciendo progresivamente la divergencia Kullback-Leibler (KL), hasta que se cumpla una determinada condición. Los creadores de t-SNE sugieren utilizar la divergencia KL como criterio de rendimiento para las visualizaciones: puede comparar las divergencias de Kullback-Leibler que informa t-SNE. Está perfectamente bien ejecutar t-SNE diez veces …

11 machine-learning  python 

¿Alguien puede sugerir cuál es la etapa correcta para eliminar las variables correlacionadas antes de la ingeniería de características o después de la ingeniería de características?

11 machine-learning  feature-selection  data-science-model 

Soy muy nuevo en el aprendizaje profundo y estoy particularmente interesado en saber qué son LSTM y BiLSTM y cuándo usarlos (áreas principales de aplicación). ¿Por qué LSTM y BILSTM son más populares que RNN? ¿Podemos usar estas arquitecturas de aprendizaje profundo en problemas no supervisados?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

Estoy un poco confundido por la diferencia entre los términos "Machine Learning" y "Deep Learning". Lo busqué en Google y leí muchos artículos, pero todavía no me queda muy claro. Una definición conocida de Machine Learning por Tom Mitchell es: Un programa informático se dice que aprender de la experiencia …

11 machine-learning  deep-learning 

En el siguiente gráfico, eje x => Tamaño del conjunto de datos eje y => Puntuación de validación cruzada La línea roja es para datos de entrenamiento La línea verde es para probar datos En un tutorial al que me refiero, el autor dice que el punto donde se superponen …

11 machine-learning  cross-validation 

¿Qué sucede cuando entrenamos una máquina de vectores de soporte básico (núcleo lineal y sin margen blando) en datos separables no linealmente? El problema de optimización no es factible, entonces, ¿qué devuelve el algoritmo de minimización?

11 machine-learning  svm 

Estoy leyendo SVMy me he enfrentado al punto de que los no kernelized SVMsno son más que separadores lineales. Por lo tanto, ¿es la única diferencia entre una SVMregresión logística y el criterio para elegir el límite? Aparentemente, SVMelige el clasificador de margen máximo y la regresión logística es la …

11 machine-learning  classification  svm  logistic-regression  generalization 

Estoy trabajando con un conjunto de datos con una gran cantidad de características categóricas (> 80%) que predicen una variable objetivo continua (es decir, Regresión). He estado leyendo bastante sobre formas de manejar características categóricas. Y aprendí que la codificación única que he estado usando en el pasado es una …

11 machine-learning  decision-trees  categorical-data 

Me gustaría ejecutar algún modelo de aprendizaje automático como bosque aleatorio, aumento de gradiente o SVM en mi conjunto de datos. Hay más de 200 variables predictoras en mi conjunto de datos y mis clases objetivo son una variable binaria. ¿Necesito ejecutar la selección de características antes de la adaptación …

11 machine-learning  predictive-modeling  feature-selection  random-forest 

Actualmente estoy haciendo un curso en Tensorflow en el que utilizaron tf.one_hot (índices, profundidad). Ahora no entiendo cómo estos índices cambian en esa secuencia binaria. ¿Alguien puede explicarme el proceso exacto?

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¿Cuál es el efecto de NO cambiar los pesos de filtro de una CNN durante la propagación hacia atrás? Cambié solo los pesos de capa completamente conectados mientras entrenaba en el conjunto de datos MNIST y aún logré una precisión de casi el 99 por ciento.

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Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la mayoría de los idiomas tienen cierto número de bibliotecas …

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Tengo un problema de clasificación con datos categóricos y numéricos. El problema que enfrento es que mis datos categóricos no son fijos, eso significa que el nuevo candidato cuya etiqueta quiero predecir puede tener una nueva categoría que no se observó de antemano. Por ejemplo, si mis datos categóricos sexfueran …

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