Preguntas etiquetadas con machine-learning

Estoy interesado en saber qué sucede realmente en Hellinger Distance (en términos simples). Además, también me interesa saber cuáles son los tipos de problemas que podemos usar Hellinger Distance. ¿Cuáles son los beneficios de usar Hellinger Distance?

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance 

Estoy participando en una competencia de kaggle. El conjunto de datos tiene alrededor de 100 características y todas son desconocidas (en términos de lo que realmente representan). Básicamente son solo números. La gente está realizando una gran cantidad de ingeniería de características en estas características. Me pregunto cómo exactamente uno …

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

En general, el modelo de aprendizaje automático se basa en conjuntos de datos. ¿Me gustaría saber si hay alguna forma de generar un conjunto de datos sintéticos utilizando un modelo de aprendizaje automático tan capacitado que conserve las características originales del conjunto de datos? [datos originales -> construir modelo de …

19 machine-learning  dataset 

El problema que estoy abordando es categorizar textos cortos en varias clases. Mi enfoque actual es utilizar frecuencias de término ponderadas tf-idf y aprender un clasificador lineal simple (regresión logística). Esto funciona razonablemente bien (alrededor del 90% de macro F-1 en el conjunto de prueba, casi el 100% en el …

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

Estoy tratando de encontrar una fórmula, método o modelo para usar para analizar la probabilidad de que un evento específico influya en algunos datos longitudinales. Tengo dificultades para averiguar qué buscar en Google. Aquí hay un escenario de ejemplo: Imagen que posee un negocio que tiene un promedio de 100 …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

Las funciones de activación se utilizan para introducir no linealidades en la salida lineal del tipo w * x + b en una red neuronal. Lo que puedo entender intuitivamente para las funciones de activación como sigmoide. Entiendo las ventajas de ReLU, que evita las neuronas muertas durante la propagación …

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

Me preguntaba cómo tenemos que decidir cuántos nodos hay en capas ocultas, y cuántas capas ocultas colocar cuando construimos una arquitectura de red neuronal. Entiendo que la capa de entrada y salida depende del conjunto de capacitación que tengamos, pero ¿cómo decidimos la capa oculta y la arquitectura general en …

19 machine-learning  neural-network 

¿Cuáles son los pros y los contras de Keras y TFlearn ? ¿Cuándo se prefiere una biblioteca sobre la otra?

18 machine-learning  keras  tflearn 

Recientemente me encontré con los términos Word2Vec , Sentence2Vec y Doc2Vec y me confundí un poco porque soy nuevo en la semántica de vectores. ¿Puede alguien explicar las diferencias en estos métodos en palabras simples? ¿Cuáles son las tareas más adecuadas para cada método?

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

Estoy tratando de buscar un buen argumento sobre por qué uno usaría la distancia de Manhattan sobre la distancia euclidiana en Machine Learning. Lo más cercano que encontré a un buen argumento hasta ahora está en esta conferencia del MIT . A las 36:15 puede ver en las diapositivas la …

18 machine-learning  classification  distance 

Soy novato en aprendizaje automático y keras y ahora estoy trabajando en un problema de clasificación de imágenes de varias clases usando keras. La entrada es imagen etiquetada. Después de un procesamiento previo, los datos de entrenamiento se representan en la lista de Python como: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . Estoy trabajando en un conjunto de datos ficticio con 25 características. Dos de las características son la …

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

Si tengo una tienda minorista y tengo una manera de medir cuántas personas ingresan a mi tienda cada minuto y marcan la hora de esos datos, ¿cómo puedo predecir el tráfico peatonal futuro? He examinado los algoritmos de aprendizaje automático, pero no estoy seguro de cuál usar. En mis datos …

18 machine-learning  time-series 

Escuché a Andrew Ng (en un video que desafortunadamente ya no puedo encontrar) hablar sobre cómo la comprensión de los mínimos locales en problemas de aprendizaje profundo ha cambiado en el sentido de que ahora se consideran menos problemáticos porque en espacios de alta dimensión (encontrados en aprendizaje profundo) es …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence 

Intento comprender el papel de la derivada de la función sigmoidea en las redes neuronales. Primero trazo la función sigmoide y la derivada de todos los puntos de la definición usando python. ¿Cuál es exactamente el papel de este derivado? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): …

18 machine-learning  neural-network