loss-function पर टैग किए गए जवाब

मैं अभी कुछ मशीन सीखने के साथ शुरू कर रहा हूं, और अब तक मैं एक चर पर रैखिक प्रतिगमन के साथ काम कर रहा हूं। मैंने सीखा है कि एक परिकल्पना है, जो है: hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x मापदंडों के लिए अच्छे मूल्यों का पता लगाने के लिए और हम गणना किए …

73 machine-learning  linear-regression  loss-function 

मैंने इन दो स्रोतों से एनसीई (उम्मीदवार के नमूने का एक रूप) के बारे में पढ़ा: टेंसरफ्लो राइटअप मूल पेपर क्या कोई मेरी मदद कर सकता है: एनसीई कैसे काम करता है की एक सरल व्याख्या (मुझे उपरोक्त मुश्किलों को समझने और समझने में मदद मिली, इसलिए कुछ सहज ज्ञान …

32 deep-learning  tensorflow  word-embeddings  sampling  loss-function 

मैं 100 न्यूमेरिक फीचर्स के साथ 50k उदाहरणों पर एक ढाल बढ़ाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। XGBClassifierमेरी मशीन पर 43 सेकंड के भीतर 500 पेड़ लगाता है, जबकि GradientBoostingClassifier1 मिनट और 2 सेकंड में केवल 10 पेड़ (!) को संभालता है :( मैंने 500 …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

सटीकता के लिए कौन सा बेहतर है या वे समान हैं? बेशक, यदि आप एक गर्म एन्कोडिंग का उपयोग करते हुए श्रेणीबद्ध_क्रोसेंट्रॉपी का उपयोग करते हैं, और यदि आप स्पैर्स_ कैटेगोरिकल_क्रोसेंट्रोपी का उपयोग करते हैं तो आप सामान्य पूर्णांक के रूप में एन्कोड करते हैं। इसके अतिरिक्त, एक दूसरे से …

21 neural-network  keras  loss-function  encoding 

मान लीजिए कि मेरे पास एक तीर की ऊपर-नीचे की तस्वीर है, और मैं उस तीर की भविष्यवाणी करना चाहता हूं जिसे यह तीर बनाता है। इस बीच होगी और 360 डिग्री, या के बीच 0 और 2 π । समस्या यह है कि यह लक्ष्य गोलाकार है, 0 और …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation 

मुझे अत्यधिक असंतुलित डेटा के साथ एक वर्गीकरण समस्या है। मैंने पढ़ा है कि ओवररिप्टर्ड श्रेणीबद्ध आउटपुट के लिए लागत को बदलने के साथ-साथ अंडरसम्पलिंग बेहतर फिटिंग की ओर ले जाएगा। इससे पहले कि यह किया जाता था कि टेंसरफ़्लो प्रत्येक इनपुट को बहुमत समूह के रूप में वर्गीकृत करेगा …

12 tensorflow  loss-function