Im Einzelnen wundere ich mich wohl über diese Aussage: Zukünftige Hauptversionen von TensorFlow ermöglichen es, dass Farbverläufe standardmäßig in die Beschriftungen fließen, die auf Backprop eingegeben werden. Welches wird angezeigt, wenn ich benutze tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits....
Lernen Pandas, Statsmodels und Scikit unterschiedliche Implementierungen von maschinellem Lernen / statistischen Operationen oder ergänzen sich diese? Welche davon bietet die umfassendste Funktionalität? Welches wird aktiv entwickelt und / oder unterstützt? Ich muss eine logistische Regression...
Ich versuche, das Ergebnis eines komplexen Systems mithilfe neuronaler Netze (ANNs) vorherzusagen. Die (abhängigen) Ergebniswerte liegen zwischen 0 und 10.000. Die verschiedenen Eingangsvariablen haben unterschiedliche Bereiche. Alle Variablen haben ungefähr normale Verteilungen. Ich betrachte...
Ich habe mit zufälligen Wäldern für die Regression herumgespielt und habe Schwierigkeiten, genau herauszufinden, was die beiden wichtigen Maße bedeuten und wie sie interpretiert werden sollten. Die importance()Funktion gibt für jede Variable zwei Werte an: %IncMSEund IncNodePurity. Gibt es einfache...
Ich habe einige Definitionen von Rückruf und Genauigkeit gelesen, obwohl dies jedes Mal im Zusammenhang mit dem Abrufen von Informationen geschieht. Ich habe mich gefragt, ob jemand dies in einem Klassifizierungskontext etwas genauer erklären und vielleicht einige Beispiele veranschaulichen könnte....
Ich gehe gerade die Zufallssuche von Bengio und Bergsta für die Hyperparameter -Optimierung [1] durch, bei der die Autoren behaupten, die Zufallssuche sei effizienter als die Rastersuche, um ungefähr die gleiche Leistung zu erzielen. Meine Frage ist: Stimmen die Leute hier dieser Behauptung zu? In...
Ich fand eine gleichgerichtete Lineareinheit (ReLU), die an mehreren Stellen als Lösung für das Problem des verschwindenden Gradienten für neuronale Netze gelobt wurde . Das heißt, man verwendet max (0, x) als Aktivierungsfunktion. Wenn die Aktivierung positiv ist, ist dies offensichtlich besser...
Ich versuche zu verstehen, was Ähnlichkeit zwischen Latent Dirichlet Allocation und word2vec ist, um die Ähnlichkeit von Wörtern zu berechnen. Soweit ich weiß, ordnet LDA Wörter einem Vektor der Wahrscheinlichkeiten latenter Themen zu, während word2vec sie einem Vektor reeller Zahlen zuordnet (im...
Ich bin auf der Suche nach einem Artikel, der dabei helfen kann, eine Richtlinie zur Auswahl der Hyperparameter einer Deep-Architecture wie gestapelte Auto-Encoder oder Deep-Believe-Netzwerke zu erstellen. Es gibt viele Hyperparameter und ich bin sehr verwirrt, wie ich sie auswählen soll. Auch die...
Was ist der Unterschied zwischen Offline- und Online-Lernen ? Geht es nur darum, über den gesamten Datensatz (offline) zu lernen oder inkrementell (jeweils eine Instanz) zu lernen? Was sind Beispiele für Algorithmen, die in beiden verwendet
Ich habe verstanden, dass Random Forest und Extrem Randomized Trees sich dahingehend unterscheiden, dass die Aufteilung der Bäume im Random Forest deterministisch ist, wohingegen sie im Fall von Extrem Randomized Trees zufällig ist (genauer gesagt, die nächste Aufteilung ist die beste Aufteilung)...
Ich erhalte eine 100% ige Genauigkeit für meinen Entscheidungsbaum. Was mache ich falsch? Das ist mein Code: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x =...
Ich habe in diesem Semester einen Kurs zum maschinellen Lernen, und der Professor hat uns gebeten, ein reales Problem zu finden und es mit einer der in der Klasse eingeführten Methoden des maschinellen Lernens zu lösen: Entscheidungsbäume Künstliche neurale
Ich arbeite an einem Datensatz mit mehr als 200.000 Stichproben und ungefähr 50 Merkmalen pro Stichprobe: 10 kontinuierliche Variablen und die anderen ~ 40 sind kategoriale Variablen (Länder, Sprachen, wissenschaftliche Gebiete usw.). Für diese kategorialen Variablen haben Sie beispielsweise 150...
TL, DR: Es sieht so aus, als ob entgegen häufig wiederholter Ratschläge die einmalige Kreuzvalidierung (LOO-CV) - das heißt, derKKK fache CV mitKKK (die Anzahl der Falten) ist gleichNNN (die Anzahl) der Trainingsbeobachtungen) - liefert Schätzungen des Generalisierungsfehlers, diefür jedes K am...
Ich fange an, meine eigenen Fähigkeiten weiterzuentwickeln und war schon immer vom maschinellen Lernen fasziniert. Vor sechs Jahren habe ich mich jedoch entschlossen, stattdessen einen Abschluss in Informatik zu machen, der in keinerlei Beziehung steht. Ich entwickle seit ungefähr 8-10 Jahren...
Ich habe noch keinen Computer Vision Hintergrund. Wenn ich jedoch Artikel und Artikel über Bildverarbeitung und Faltungsneuralnetze lese, stelle ich mich ständig dem Begriff translation invariance, oder translation invariant. Oder ich habe viel gelesen, dass die Faltungsoperation bietet...
Ich suche einen Klassifikator zu trainieren , die zwischen diskriminieren Type Aund Type BObjekte mit einer einigermaßen großen Trainingssatz von etwa 10.000 Objekte, etwa die Hälfte davon sind Type Aund die Hälfte davon Type B. Der Datensatz besteht aus 100 kontinuierlichen Merkmalen, die die...
Soweit ich weiß, verwendet jemand bei der Übernahme von Stochastic Gradient Descent als Lernalgorithmus 'epoch' für den vollständigen Datensatz und 'batch' für Daten, die in einem einzelnen Aktualisierungsschritt verwendet werden, während ein anderer 'batch' bzw. 'minibatch' verwendet und Die...
Ich habe eine kleine Liste von Unternehmen, die eine Plattform zum Ausführen von R-, Python- oder Oktavskripten auf Clustern bereitstellen, die auf Amazon EC2 aufbauen. Gibt es noch andere Namen, die ich hinzufügen sollte? Wolkenzahlen Opani crdata