Als «machine-learning» getaggte Fragen

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Warum ist xgboost so viel schneller als sklearn GradientBoostingClassifier?

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 :(...

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Wann soll Random Forest über SVM und umgekehrt verwendet werden?

Wenn würde man verwenden , Random Forestüber , SVMund umgekehrt? Ich verstehe das cross-validationund der Modellvergleich ist ein wichtiger Aspekt bei der Auswahl eines Modells, aber hier möchte ich mehr über Faustregeln und Heuristiken der beiden Methoden erfahren. Kann jemand bitte die...

machine-learning classification random-forest svm

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Was ist der Unterschied zwischen Modellhyperparametern und Modellparametern?

Ich habe festgestellt , dass solche Begriffe wie Modell Hyper und Modellparameter haben , ohne vorherige Klärung austauschbar auf dem Netz verwendet. Ich denke, das ist falsch und muss erklärt werden. Betrachten Sie ein maschinelles Lernmodell, einen SVM / NN / NB-basierten Klassifikator oder einen...

machine-learning parameter hyperparameter language-model

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Sollte ein Modell umgeschult werden, wenn neue Beobachtungen vorliegen?

Daher konnte ich keine Literatur zu diesem Thema finden, aber es scheint sich zu lohnen, darüber nachzudenken: Was sind die Best Practices für Modellbildung und -optimierung, wenn neue Beobachtungen verfügbar sind? Gibt es eine Möglichkeit, den Zeitraum / die Häufigkeit des erneuten Trainings eines...

machine-learning predictive-modeling optimization training

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Welche Algorithmen sollte ich verwenden, um eine Jobklassifizierung basierend auf Lebenslaufdaten durchzuführen?

Beachten Sie, dass ich alles in R mache. Das Problem lautet wie folgt: Grundsätzlich habe ich eine Liste von Lebensläufen. Einige Kandidaten haben bereits Berufserfahrung und andere nicht. Das Ziel dabei ist: Ich möchte sie auf der Grundlage des Texts in ihren Lebensläufen in verschiedene...

machine-learning classification nlp text-mining

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Gibt es kostenlose Cloud-Dienste zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen?

Ich möchte ein umfassendes Modell mit einer großen Menge an Trainingsdaten trainieren, aber mein Desktop verfügt nicht über die Fähigkeit, ein derart umfassendes Modell mit diesen umfangreichen Daten zu trainieren. Ich möchte wissen, ob es kostenlose Cloud-Dienste gibt, mit denen Sie maschinelles...

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RNNs mit mehreren Funktionen

Ich verfüge über ein wenig Autodidakt-Wissen in der Arbeit mit Algorithmen des maschinellen Lernens (das grundlegende Material vom Typ Random Forest und Linear Regression). Ich beschloss, mich zu verzweigen und mit Keras RNNs zu lernen. Wenn ich mir die meisten Beispiele ansehe, bei denen es sich...

machine-learning neural-network keras

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Allgemeine Vorgehensweise zum Extrahieren von Schlüsseltexten aus Sätzen (nlp)

Gegeben ein Satz wie: Complimentary gym access for two for the length of stay ($12 value per person per day) Wie kann ich allgemein vorgehen, um das Wort Fitnessstudio oder Zugang zum Fitnessstudio zu

machine-learning nlp text-mining data-cleaning

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Kann maschinelles Lernen eine Funktion wie das Finden des Maximums aus einer Liste lernen?

Ich habe eine Eingabe, die eine Liste ist, und die Ausgabe ist das Maximum der Elemente der Eingabeliste. Kann maschinelles Lernen eine solche Funktion lernen, die immer das Maximum der in der Eingabe vorhandenen Eingabeelemente auswählt? Dies mag als eine ziemlich grundlegende Frage erscheinen,...

machine-learning deep-learning

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So legen Sie die Schritte batch_size, steps_per epoch und validation fest

Ich fange an, CNNs mit Keras zu lernen. Ich benutze das Theano-Backend. Ich verstehe nicht, wie man Werte setzt auf: batch_size, schritte pro epoche, Validierungsschritte. Auf welchen Wert sollten die batch_sizeSchritte pro Epoche und die Validierungsschritte eingestellt werden, wenn 240.000...

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Wie man die Anzahl der Neuronen und Schichten in neuronalen Netzen einstellt

Ich bin Anfänger in neuronalen Netzen und habe Probleme, zwei Konzepte zu verstehen: Wie entscheidet man sich für die Anzahl der mittleren Schichten eines bestimmten neuronalen Netzwerks? 1 gegen 10 oder was auch immer. Wie bestimmt man die Anzahl der Neuronen in jeder mittleren Schicht? Wird...

machine-learning neural-network deep-learning hyperparameter hyperparameter-tuning

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Warum brauchen wir XGBoost und Random Forest?

Bei einigen Konzepten war mir nicht klar: XGBoost wandelt schwache Lernende in starke Lernende um. Was ist der Vorteil davon? Kombinieren Sie viele schwache Lernende, anstatt nur einen einzigen Baum zu verwenden? Random Forest verwendet verschiedene Stichproben aus einem Baum, um einen Baum zu...

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Unterschied zwischen dem Richtliniennetzwerk von AlphaGo und dem Wertnetzwerk

Ich habe eine allgemeine Zusammenfassung zu Googles AlphaGo gelesen ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ) und bin auf die Begriffe "Richtlinie" gestoßen network "und" value network ". Auf hoher Ebene verstehe ich, dass das Richtliniennetzwerk...

machine-learning reinforcement-learning

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Maschinelles Lernen zur Einschätzung des Alters von Nutzern anhand von Facebook-Websites, die sie mögen

Ich habe eine Datenbank aus meiner Facebook-Anwendung und versuche, mithilfe von maschinellem Lernen das Alter der Benutzer basierend auf den von ihnen bevorzugten Facebook-Websites einzuschätzen. Es gibt drei entscheidende Merkmale meiner Datenbank: Die Altersverteilung in meinem Trainingsset...

machine-learning dimensionality-reduction python

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Word2Vec für die Erkennung benannter Entitäten

Ich möchte die word2vec-Implementierung von Google verwenden, um ein System zur Erkennung benannter Entitäten zu erstellen. Ich habe gehört, dass rekursive neuronale Netze mit Backpropagation durch Struktur für Aufgaben zur Erkennung benannter Entitäten gut geeignet sind, aber ich konnte für diesen...

machine-learning python neural-network nlp

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Zusammenführen von zwei verschiedenen Modellen in Keras

Ich versuche, zwei Keras-Modelle zu einem einzigen Modell zusammenzuführen, und dies kann ich nicht erreichen. Zum Beispiel in der beigefügten Figur, würde Ich mag die mittlere Schicht holen die Dimension 8, und das als Eingabe an die Schicht B 1 (der Dimension 8 wieder) in Modell B und dann beiden...

machine-learning python deep-learning keras tensorflow

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Ist es immer besser, den gesamten Datensatz zum Trainieren des endgültigen Modells zu verwenden?

Eine übliche Technik nach dem Training, der Validierung und dem Testen des bevorzugten Modells für maschinelles Lernen besteht darin, den gesamten Datensatz einschließlich der Testuntermenge zu verwenden, um ein endgültiges Modell für die Bereitstellung zu trainieren , z. B. für ein Produkt. Meine...

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Überanpassung von Random Forest?

Ich habe über zufällige Wälder gelesen, aber ich kann keine endgültige Antwort auf das Problem der Überanpassung finden. Laut dem Originalpapier von Breiman sollten sie nicht überanpassen, wenn die Anzahl der Bäume im Wald erhöht wird, aber es scheint, dass es keinen Konsens darüber gibt. Dies...

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Warum interessieren sich NLP- und Machine Learning-Communities für Deep Learning?

Ich hoffe, Sie können mir helfen, da ich einige Fragen zu diesem Thema habe. Ich bin neu auf dem Gebiet des tiefen Lernens und während ich einige Tutorials gemacht habe, kann ich Konzepte nicht miteinander in Beziehung setzen oder voneinander

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Bedeutung latenter Merkmale?

Ich lerne etwas über Matrixfaktorisierung für Empfehlungssysteme und sehe, dass der Begriff latent featureszu häufig vorkommt, verstehe aber nicht, was er bedeutet. Ich weiß, was ein Feature ist, aber ich verstehe die Idee latenter Features nicht. Könnten Sie es bitte erklären? Oder zeigst du mir...

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