Preguntas etiquetadas con machine-learning

¿Cuál es la diferencia entre val_lossy lossdurante el entrenamiento en Keras? P.ej Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 En algunos sitios leí que en la validación, la deserción no funcionaba.

18 machine-learning  deep-learning  keras 

Aquí la respuesta se refiere a gradientes de desaparición y explosión que han estado en sigmoidfunciones de activación similares, pero supongo que Relutiene una desventaja y es su valor esperado. no hay limitación para la salida de Reluy, por lo tanto, su valor esperado no es cero. Recuerdo el tiempo …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent  activation-function 

Me pregunto cómo etiquetar (etiquetar) oraciones / párrafos / documentos con doc2vec en gensim, desde un punto de vista práctico. ¿Necesita tener cada oración / párrafo / documento con su propia etiqueta única (por ejemplo, "Sent_123")? Esto parece útil si desea decir "qué palabras u oraciones son más similares a …

17 machine-learning  text-mining  word-embeddings  word2vec 

El ensacado es la generación de múltiples predictores que funciona como un conjunto de predictores únicos. La deserción es una técnica que enseña a las redes neuronales a promediar todas las subredes posibles. Mirando las competencias más importantes de Kaggle parece que estas dos técnicas se usan juntas muy a …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Tengo una gran matriz escasa de usuarios y elementos que les gustan (del orden de 1 millón de usuarios y 100 000 elementos, con un nivel muy bajo de escasez). Estoy explorando formas en que podría realizar una búsqueda de kNN en él. Dado el tamaño de mi conjunto de …

17 machine-learning  distributed  map-reduce  dimensionality-reduction 

Utilizo Libsvm para entrenar datos y predecir la clasificación del problema de análisis semántico . Pero tiene un problema de rendimiento en datos a gran escala, porque el análisis semántico se refiere al problema de la dimensión n . El año pasado, Liblinear fue lanzado, y puede resolver el cuello …

17 machine-learning  bigdata  libsvm 

Tengo un proyecto de pasatiempo en el que estoy pensando comprometerme como una forma de aumentar mi experiencia hasta ahora limitada de aprendizaje automático. He tomado y completado el Coursera MOOC sobre el tema. Mi pregunta es con respecto a la viabilidad del proyecto. La tarea es la siguiente: De …

17 machine-learning 

Considere una red neuronal: Para un conjunto de datos dado, lo dividimos en entrenamiento, validación y conjunto de pruebas. Supongamos que lo hacemos en la clásica relación 60:20:20, luego evitamos el sobreajuste al validar la red verificándola en el conjunto de validación. Entonces, ¿cuál es la necesidad de probarlo en …

17 machine-learning  neural-network  cross-validation 

Tengo características dispersas que son predictivas, también tengo algunas características densas que también son predictivas. Necesito combinar estas características para mejorar el rendimiento general del clasificador. Ahora, cuando trato de combinar estos elementos, las características densas tienden a dominar más que las características dispersas, por lo tanto, solo proporcionan un …

17 machine-learning  classification  predictive-modeling  scikit-learn  supervised-learning 

Estoy haciendo un proyecto sobre el problema de identificación del autor. Había aplicado la normalización tf-idf para entrenar datos y luego entrené un svm en esos datos. Ahora, al usar el clasificador, también debería normalizar los datos de prueba. Creo que el objetivo básico de la normalización es hacer que …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Estoy construyendo un flujo de trabajo para crear modelos de aprendizaje automático (en mi caso, usando Python pandasy sklearnpaquetes) a partir de datos extraídos de una base de datos muy grande (aquí, Vertica a través de SQL y pyodbc), y un paso crítico en ese proceso implica que faltan valores …

16 machine-learning  python  pandas  scikit-learn 

Estaba leyendo un artículo en los blogs de kaggle. En repetidas ocasiones, el autor menciona 'puntaje LB' y 'ajuste LB') como una métrica para la efectividad del aprendizaje automático (junto con el puntaje de validación cruzada (CV)). Con una investigación sobre el significado de 'LB', pasé bastante tiempo, me di …

16 machine-learning  accuracy 

Estoy empezando a aprender Machine learning del sitio web de Tensorflow. He desarrollado una comprensión muy rudimentaria del flujo que sigue un programa de aprendizaje profundo (este método me hace aprender rápido en lugar de leer libros y artículos grandes). Hay algunas cosas confusas que he encontrado, 2 de ellas …

16 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

¿Cuáles son las características o propiedades que indican que se puede abordar un determinado problema de aprendizaje utilizando máquinas de vectores de soporte? En otras palabras, ¿qué es lo que, cuando ves un problema de aprendizaje, te hace decir "oh, definitivamente debería usar SVM para esto" en lugar de redes …

16 machine-learning  svm  supervised-learning  unsupervised-learning 

Estoy usando el ejemplo de OpenCV letter_recog.cpp para experimentar en árboles aleatorios y otros clasificadores. Este ejemplo tiene implementaciones de seis clasificadores: árboles aleatorios, impulso, MLP, kNN, Bayes ingenuos y SVM. Se utiliza el conjunto de datos de reconocimiento de letras UCI con 20000 instancias y 16 características, que dividí …

16 machine-learning  classification  svm  accuracy  random-forest