Preguntas etiquetadas con machine-learning

Sé que no hay una respuesta clara para esta pregunta, pero supongamos que tengo una gran red neuronal, con muchos datos y quiero agregar una nueva característica en la entrada. La "mejor" forma sería probar la red con la nueva función y ver los resultados, pero ¿existe algún método para …

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

Estoy trabajando para mejorar un clasificador supervisado existente, para clasificar las secuencias de {proteína} como pertenecientes a una clase específica (precursores de hormonas neuropéptidas), o no. Hay alrededor de 1.150 "positivos" conocidos, en un contexto de aproximadamente 13 millones de secuencias de proteínas ("Fondo desconocido / mal anotado"), o alrededor …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

He estado haciendo un problema de clasificación y he leído el código y los tutoriales de muchas personas. Una cosa que he notado es que muchas personas toman np.logo logde variables continuas como loan_amounto applicant_incomeetc. Solo quiero entender la razón detrás de esto. ¿Ayuda a mejorar la precisión de predicción …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …

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 

En el blog de Keras sobre capacitación de redes de comunicación desde cero , el código muestra solo la red que se ejecuta en datos de capacitación y validación. ¿Qué pasa con los datos de prueba? ¿Los datos de validación son los mismos que los datos de prueba (creo que …

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

La siguiente función de predicción también proporciona valores -ve, por lo que no puede haber 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) Busqué en Google e intenté pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") pero …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

¿Alguien puede darme algunos ejemplos donde la precisión es importante y algunos ejemplos donde recordar es importante?

16 machine-learning  evaluation 

Aprendí que, para crear un modelo de regresión, tenemos que ocuparnos de las variables categóricas convirtiéndolas en variables ficticias. Como ejemplo, si, en nuestro conjunto de datos, hay una variable como la ubicación: Location ---------- Californian NY Florida Tenemos que convertirlos como: 1 0 0 0 1 0 0 0 …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Soy un estudiante universitario de primer año (mencionando esto para que pueda perdonar mi falta de familiaridad) que actualmente está investigando utilizando redes neuronales. Codifiqué una red neuronal de tres nodos (que funciona) basada en la guía de mi profesor. Sin embargo, me gustaría seguir una carrera en Inteligencia Artificial …

15 machine-learning  neural-network 

Mientras leía sobre la generación de texto con redes neuronales recurrentes, noté que algunos ejemplos se implementaron para generar texto palabra por palabra y otros carácter por carácter sin decir realmente por qué. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre los modelos RNN que predicen texto por palabra y los que …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

¿Hay algún paquete de aprendizaje automático para R que pueda hacer uso de la GPU para mejorar la velocidad de entrenamiento (algo así como theano del mundo python)? Veo que hay un paquete llamado gputools que permite la ejecución de código en la gpu, pero estoy buscando una biblioteca más …

15 machine-learning  r  gpu 

Suponga un conjunto de datos poco estructurados (por ejemplo, tablas web / datos abiertos vinculados), compuestos de muchas fuentes de datos. No existe un esquema común seguido de los datos y cada fuente puede usar atributos de sinónimos para describir los valores (por ejemplo, "nacionalidad" frente a "bornIn"). Mi objetivo …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

Actualmente me estoy preparando para un examen en redes neuronales. En varios protocolos de exámenes anteriores, leí que las funciones de activación de las neuronas (en perceptrones multicapa) tienen que ser monótonas. Entiendo que las funciones de activación deben ser diferenciables, tener una derivada que no sea 0 en la …

15 machine-learning  neural-network 

Me gustaría saber en qué se diferencian exactamente las recomendaciones basadas en el usuario y en el artículo. Define que Basado en el usuario : recomiende elementos buscando usuarios similares. Esto a menudo es más difícil de escalar debido a la naturaleza dinámica de los usuarios. Basado en elementos : …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

Tengo la siguiente CNN: Comienzo con una imagen de entrada de tamaño 5x5 Luego aplico convolución usando kernel 2x2 y stride = 1, que produce un mapa de características de tamaño 4x4. Luego aplico 2x2 max-pooling con stride = 2, que reduce el mapa de características al tamaño 2x2. Luego …

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