Was sind die gängigen / bewährten Methoden für den Umgang mit Zeitdaten für maschinelles Lernen? Wenn sich beispielsweise in einem Datensatz eine Spalte mit einem Zeitstempel des Ereignisses befindet, z. B. "2014-05-05", wie können Sie nützliche Funktionen aus dieser Spalte extrahieren, falls...
Ich habe ein wenig über LSTMs und ihre Verwendung für Zeitreihen nachgelesen und es war interessant, aber gleichzeitig schwierig. Eine Sache, die ich bisher nicht verstanden habe, ist der Ansatz, zusätzliche Funktionen zu einer Liste von Zeitreihenfunktionen hinzuzufügen. Angenommen, Sie haben...
Ich las diesen Blog-Beitrag mit dem Titel: Die Finanzwelt will die Black Boxes von AI öffnen , wobei der Autor ML-Modelle wiederholt als "Black Boxes" bezeichnet. Eine ähnliche Terminologie wurde an mehreren Stellen für ML-Modelle verwendet. Wieso ist es so? Es ist nicht so, dass die ML-Ingenieure...
Ich habe oft gelesen, dass bei Deep-Learning-Modellen die übliche Praxis darin besteht, Mini-Batches (im Allgemeinen kleine, 32/64) über mehrere Trainingsepochen anzuwenden. Ich kann den Grund dafür nicht wirklich ergründen. Wenn ich mich nicht irre, gibt die Stapelgröße die Anzahl der...
Ich versuche, die Hauptunterschiede zwischen GBM und XGBOOST zu verstehen. Ich habe versucht, es zu googeln, konnte aber keine guten Antworten finden, die die Unterschiede zwischen den beiden Algorithmen erklären und erklären, warum xgboost fast immer eine bessere Leistung als GBM erbringt. Was...
Ich habe eine Vielzahl von NFL-Datensätzen, von denen ich denke, dass sie ein gutes Nebenprojekt sind, aber ich habe noch nichts damit gemacht. Als ich auf diese Seite kam, dachte ich an Algorithmen für maschinelles Lernen und fragte mich, wie gut sie das Ergebnis von Fußballspielen oder sogar das...
Ich bin ein RSprachprogrammierer. Ich gehöre auch zu der Gruppe von Leuten, die als Data Scientists gelten, aber aus anderen akademischen Disziplinen als CS stammen. Dies funktioniert in meiner Rolle als Data Scientist sehr gut. Als ich meine Karriere in Randeren Skriptsprachen / Web-Sprachen...
Kürzlich hat er in einem Kurs für maschinelles Lernen von Professor Oriol Pujol an der UPC / Barcelona die gängigsten Algorithmen, Prinzipien und Konzepte für eine breite Palette von Aufgaben im Zusammenhang mit maschinellem Lernen beschrieben. Hier teile ich sie mit dir und frage dich: Gibt es ein...
Ich habe ein xgboost-Modell ausgeführt. Ich weiß nicht genau, wie ich die Ausgabe von interpretieren soll xgb.importance. Was ist die Bedeutung von Gain, Cover und Frequency und wie interpretieren wir sie? Was bedeuten Split, RealCover und RealCover%? Ich habe einige zusätzliche Parameter hier Gibt...
Angenommen, ich erstelle eine NN für die Klassifizierung. Die letzte Schicht ist eine dichte Schicht mit Softmax-Aktivierung. Ich habe fünf verschiedene Klassen zu klassifizieren. Angenommen, für ein einzelnes Trainingsbeispiel true labelist das, [1 0 0 0 0]während die Vorhersagen sind [0.1 0.5 0.1...
Ich habe irgendwo gelesen, dass wir ein Feature entfernen müssen, wenn es zu korreliert ist, da dies das Modell verschlechtern könnte. Es ist klar, dass korrelierte Features bedeuten, dass sie die gleichen Informationen enthalten. Daher ist es logisch, eines von ihnen zu entfernen. Aber ich kann...
Es war üblich, dass Benutzer verschiedener Communities lustige Dinge über ihre Felder zitierten. Es kann Spaß machen, Ihre lustigen Dinge über maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Science und die Dinge, mit denen Sie jeden Tag konfrontiert sind, zu
Ich bin immer noch über den Unterschied zwischen verwirrt Denseund TimeDistributedDensevon Kerasobwohl es schon einige ähnliche Fragen hier und hier . Die Leute diskutieren viel, aber keine gemeinsamen Schlussfolgerungen. Und obwohl @fchollet hier folgendes feststellte:
Wenn ich "Dokument" sage, denke ich an Webseiten wie Wikipedia-Artikel und Nachrichten. Ich bevorzuge Antworten, die entweder lexikalische Entfernungsmetriken aus Vanille oder semantische Entfernungsmetriken nach dem neuesten Stand der Technik enthalten, wobei letztere stärker bevorzugt...
Bei maschinellen Lernaufgaben ist es üblich, Daten zu mischen und zu normalisieren. Der Zweck der Normalisierung ist klar (für den gleichen Bereich von Merkmalswerten). Aber nachdem ich viel gekämpft hatte, fand ich keinen wertvollen Grund, Daten zu mischen. Ich habe diesen Beitrag hier gelesen und...
Warum Softmax im Gegensatz zur Standardnormalisierung verwenden? Im Kommentarbereich der oberen Antwort auf diese Frage hat @Kilian Batzner zwei Fragen aufgeworfen, die mich ebenfalls sehr verwirren. Es scheint, dass niemand eine Erklärung abgesehen von numerischen Vorteilen gibt. Ich habe die...
Ich habe ein Problem mit großen Datenmengen (z. B. 50 Millionen Zeilen und 200 Spalten). Das Dataset besteht aus ungefähr 100 numerischen Spalten und 100 kategorialen Spalten sowie einer Antwortspalte, die ein Binärklassenproblem darstellt. Die Kardinalität jeder der kategorialen Spalten beträgt...
Es scheint mir, dass die VVV Funktion leicht durch die QQQ Funktion ausgedrückt werden kann und daher die Funktion für mich überflüssig zu sein scheint. Allerdings lerne ich noch nicht viel, also habe ich wohl etwas falsch gemacht.VVV Definitionen Q- und V-Learning stehen im Kontext von...
Ich versuche, ein Steigungsverstärkungsmodell mit über 50.000 Beispielen und 100 numerischen Merkmalen zu trainieren. XGBClassifierBewältigt 500 Bäume innerhalb von 43 Sekunden auf meiner Maschine, während GradientBoostingClassifiernur 10 Bäume (!) in 1 Minute und 2 Sekunden bearbeitet werden :(...
Ich habe ein Klassifizierungsproblem mit ungefähr 1000 positiven und 10000 negativen Proben im Trainingssatz. Dieser Datensatz ist also ziemlich unausgeglichen. Normaler Zufallswald versucht nur, alle Testproben als Mehrheitsklasse zu markieren. Hier finden Sie einige gute Antworten zu...