machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं डेटा स्केलिंग, और विशेष रूप से मानकीकरण विधि का अध्ययन कर रहा हूं। मैंने इसके पीछे के गणित को समझा है, लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि सुविधाओं को शून्य माध्य और इकाई भिन्नता देना क्यों महत्वपूर्ण है। क्या तुम मुझे समझा सकते हो ?

10 machine-learning  feature-scaling  normalization 

मैं समझ गया हूं कि प्रमुख घटक विश्लेषण एक डाइमेंशन रिडक्शन तकनीक है, जिसे 10 इनपुट फीचर्स दिए गए हैं, यह कम संख्या में स्वतंत्र विशेषताओं का उत्पादन करेगा जो ऑर्थोगोनल और मूल विशेषताओं के रैखिक परिवर्तन हैं। है PCAअपने आप में एक सीखने एल्गोरिथ्म के रूप में माना है …

10 machine-learning  pca 

मेरे पास ऐसे डेटा सेट हैं जिनमें कई विशेषताएं हैं, जीपीएस निर्देशांक (अक्षांश और देशांतर)। मैं समस्याओं का पता लगाने के लिए इन डेटा सेटों का उपयोग करना चाहता हूं: (1) प्रारंभ और अंत बिंदुओं के बीच ड्राइव करने के लिए ईटीए कंप्यूटिंग; और (2) किसी विशेष बिंदु के लिए …

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial 

क्या केरस में अंतिम परत में म्यूटेंट सॉफ्टमैक्स को लागू करना संभव है? तो नोड्स का योग 1-4 = 1; 5-8 = 1; आदि। क्या मुझे एक अलग नेटवर्क डिज़ाइन के लिए जाना चाहिए?

10 machine-learning  keras  multiclass-classification 

मेरे पास 330 नमूनों के साथ एक डेटासेट है और प्रत्येक नमूने के लिए 27 सुविधाएँ, लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए एक बाइनरी क्लास समस्या है। "नियम अगर दस" के अनुसार मुझे शामिल होने के लिए प्रत्येक सुविधा के लिए कम से कम 10 घटनाओं की आवश्यकता है। हालाँकि, मेरे पास …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data 

मैं तंत्रिका नेटवर्क में एक शुरुआत कर रहा हूँ और वर्तमान में मैं word2vec मॉडल की खोज कर रहा हूँ। हालाँकि मुझे यह समझने में कठिन समय है कि फीचर मैट्रिक्स वास्तव में क्या है। मैं समझ सकता हूं कि पहला मैट्रिक्स किसी दिए गए शब्द के लिए एक-गर्म एन्कोडिंग …

10 machine-learning  neural-network  word2vec 

मैं एक दूसरी भाषा के रूप में लोगों को अंग्रेजी सीखने में मदद करने के लिए एक ऐप पर काम कर रहा हूं। मैंने पुष्टि की है कि वाक्य अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करके भाषा सीखने में मदद करते हैं। मैंने 60 छात्रों की कक्षा में एक छोटा शोध किया। मैंने …

10 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

मेरे पास कैलिफ़ोर्निया के विभिन्न शहरों में ग्राहकों का एक सेट सहित एक डेटासेट है, प्रत्येक ग्राहक के लिए कॉल करने का समय, और कॉल की स्थिति (यदि ग्राहक कॉल का जवाब देता है और ग्राहक जवाब नहीं देता है तो गलत है)। मुझे भविष्य के ग्राहकों के लिए कॉल …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

कठिन शिक्षण कार्य (जैसे उच्च आयामीता, अंतर्निहित डेटा जटिलता) को देखते हुए डीप न्यूरल नेटवर्क्स को प्रशिक्षित करना कठिन हो जाता है। समस्याओं में से कई को कम करने के लिए: सामान्य और & amp; गुणवत्ता डेटा को हैंडपिक करें एक अलग प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म चुनें (जैसे कि ग्रेडिएंट डिसेंट के …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms 

यह अनुशंसा करने में बहुत सामान्य है कि हमारे पास उपयोगकर्ता उत्पाद डेटा है, जैसे कि "क्लिक" के रूप में लेबल है। मॉडल को सीखने के लिए, मुझे क्लिक और नो-क्लिक डेटा की आवश्यकता है। उत्पन्न करने के लिए सरलतम तरीका उपयोगकर्ता-उत्पादों के जोड़े को लेना है जो क्लिक डेटा …

10 machine-learning  data-mining 

मान लीजिए कि हम किसी दुकान की बिक्री की भविष्यवाणी कर रहे हैं और मेरे प्रशिक्षण डेटा में दो सेट हैं: तारीखों के साथ दुकान की बिक्री के बारे में एक (क्षेत्र "स्टोर" अद्वितीय नहीं है) स्टोर प्रकारों में से एक (फ़ील्ड "स्टोर" यहां अद्वितीय है) तो मैट्रिक्स कुछ इस …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data 

मैं समझता हूं कि जीनोमिक अनुक्रमों में एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल का उपयोग कैसे किया जाता है, जैसे कि जीन की खोज। लेकिन मुझे समझ नहीं आ रहा है कि किसी विशेष मार्कोव मॉडल के साथ कैसे आया जाए। मेरा मतलब है, मॉडल कितने राज्यों में होना चाहिए? कितने …

10 machine-learning  model-selection  hyperparameter  markov 

मैं काफी समय से सुदृढीकरण सीखने को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन किसी तरह मैं यह कल्पना नहीं कर पा रहा हूं कि ग्रिड वर्ल्ड की समस्या को हल करने के लिए सुदृढीकरण सीखने के लिए एक कार्यक्रम कैसे लिखा जाए। क्या आप मुझे कुछ पाठ्य पुस्तकें सुझा …

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मैं दो संकेंद्रित परतों (c1, c2) और दो छिपी परतों (c1, c2) के साथ एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं मानक backpropagation दृष्टिकोण का उपयोग कर रहा हूं। बैकवर्ड पास में, मैं पिछली परत की त्रुटि के आधार पर एक परत (डेल्टा) की …

10 machine-learning  data-mining  neural-network  deep-learning 

मैं एक cosine स्थानीयता संवेदनशील हैश बनाने की कोशिश कर रहा हूँ ताकि मैं हर संभव जोड़ी की तुलना किए बिना आइटम के समान जोड़े पा सकता हूं। मेरे पास यह मूल रूप से काम कर रहा है, लेकिन मेरे डेटा में अधिकांश जोड़े -0.2 से +0.2 रेंज में ब्रह्मांडीय …

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