machine-learning पर टैग किए गए जवाब

जियोलोकेशन क्लस्टरिंग के लिए सही दृष्टिकोण और क्लस्टरिंग एल्गोरिदम क्या है? मैं क्लस्टर जियोलोकेशन निर्देशांक के लिए निम्न कोड का उपयोग कर रहा हूं: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = …

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

तर्क अक्सर कहता है कि एक मॉडल को ओवरफिट करने से, इसकी सामान्यीकरण करने की क्षमता सीमित होती है, हालांकि इसका मतलब केवल यह हो सकता है कि ओवरफिटिंग एक मॉडल को एक निश्चित जटिलता के बाद सुधारने से रोकता है। क्या ओवरफिटिंग के कारण डेटा की जटिलता की परवाह …

49 machine-learning  predictive-modeling 

मैं मुख्य रूप से तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रयोगों के लिए TensorFlow का उपयोग कर रहा हूं । हालाँकि मैंने अभी कुछ प्रयोग किए हैं (XOR- प्रॉब्लम, MNIST, कुछ रिग्रेशन स्टफ, ...) अब, मैं विशिष्ट समस्याओं के लिए "सही" लागत फ़ंक्शन चुनने के साथ संघर्ष करता हूं क्योंकि कुल मिलाकर …

48 machine-learning  python  neural-network  statistics  tensorflow 

कंप्यूटर विज़न कार्यों में तंत्रिका नेटवर्क को शीर्ष परिणाम मिलते हैं ( MNIST , ILSVRC , कागल गैलेक्सी चैलेंज देखें )। वे कंप्यूटर विजन में हर दूसरे दृष्टिकोण से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। लेकिन अन्य कार्य भी हैं: कागल आणविक गतिविधि चुनौती रिग्रेशन: कागल रेन प्रेडिक्शन , दूसरा स्थान भी …

48 machine-learning  pgm 

मेरा 'मशीन लर्निंग' कार्य सौम्य इंटरनेट ट्रैफ़िक को दुर्भावनापूर्ण ट्रैफ़िक से अलग करना है। वास्तविक विश्व परिदृश्य में, इंटरनेट ट्रैफ़िक का अधिकांश (90% या अधिक) कहना सौम्य है। इस प्रकार मुझे लगा कि मुझे अपने मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए भी इसी तरह का डेटा सेटअप चुनना चाहिए। लेकिन मुझे …

48 machine-learning  dataset  unbalanced-classes 

मशीन लर्निंग एप्लिकेशन के लिए समय डेटा को संभालने के लिए सामान्य / सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं? उदाहरण के लिए, यदि डेटा सेट में घटना के टाइमस्टैम्प के साथ एक कॉलम है, जैसे "2014-05-05", तो आप इस कॉलम से उपयोगी सुविधाओं को कैसे निकाल सकते हैं यदि कोई हो? अग्रिम …

45 machine-learning  time-series  feature-selection 

LSTM और समय श्रृंखला के लिए उनके उपयोग पर थोड़ा पढ़ रहा है और एक ही समय में दिलचस्प लेकिन मुश्किल है। एक बात जो मुझे समझ में आई है वह यह है कि अतिरिक्त सुविधाओं को जोड़ने के लिए दृष्टिकोण क्या पहले से ही समय श्रृंखला सुविधाओं की सूची …

43 machine-learning  neural-network  deep-learning  time-series 

मैं इस ब्लॉग पोस्ट को पढ़ रहा था जिसका शीर्षक था: द फाइनेंशियल वर्ल्ड वॉन्ट्स टू ओपन एआईज़ ब्लैक बॉक्स , जहाँ लेखक बार-बार एमएल मॉडल को "ब्लैक बॉक्स" के रूप में संदर्भित करता है। एमएल मॉडल का जिक्र करते समय कई स्थानों पर एक समान शब्दावली का उपयोग किया …

40 machine-learning  terminology 

मैं अक्सर पढ़ता हूं कि डीप लर्निंग मॉडल के मामले में सामान्य अभ्यास कई प्रशिक्षण युगों में मिनी बैच (आमतौर पर एक छोटा, 32/64) लागू करना है। मैं वास्तव में इसके पीछे का कारण नहीं समझ सकता। जब तक मैं गलत नहीं हूँ, बैच का आकार एक प्रशिक्षण पुनरावृत्ति के …

40 machine-learning  deep-learning 

मैं एक Rभाषा प्रोग्रामर हूं । मैं उन लोगों के समूह में भी हूं, जिन्हें डेटा वैज्ञानिक माना जाता है, लेकिन जो सीएस के अलावा अन्य शैक्षणिक विषयों से आते हैं। यह एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में मेरी भूमिका में अच्छी तरह से काम करता है, हालांकि, अपना करियर …

40 machine-learning  bigdata  statistics  programming  c 

मेरे पास विभिन्न प्रकार के एनएफएल डेटासेट हैं जो मुझे लगता है कि एक अच्छा साइड-प्रोजेक्ट बना सकते हैं, लेकिन मैंने अभी तक उनके साथ कुछ भी नहीं किया है। इस साइट पर आकर मैंने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के बारे में सोचा और मैं सोच रहा था कि फुटबॉल के …

40 machine-learning  sports 

मैं GBM और XGBOOST के बीच महत्वपूर्ण अंतर को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने इसे Google करने की कोशिश की, लेकिन दोनों एल्गोरिदम के बीच अंतर को समझाते हुए कोई अच्छा जवाब नहीं मिल सका और क्यों xgboost लगभग हमेशा GBM से बेहतर प्रदर्शन करता है। क्या है …

40 machine-learning  algorithms  xgboost  ensemble-modeling  gbm 

हाल ही में UPC / बार्सिलोना में प्रोफेसर ओरियोल पुजोल से मशीन लर्निंग क्लास में उन्होंने मशीन लर्निंग संबंधित कार्य की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयोग करने के लिए सबसे सामान्य एल्गोरिदम, सिद्धांतों और अवधारणाओं का वर्णन किया। यहाँ मैं उन्हें आपके साथ साझा करता हूं और आपसे पूछता …

39 machine-learning  algorithms 

मैंने एक xgboost मॉडल चलाया। मैं बिल्कुल नहीं जानता कि कैसे आउटपुट की व्याख्या करना है xgb.importance। लाभ, आच्छादन और आवृत्ति का अर्थ क्या है और हम उनकी व्याख्या कैसे करते हैं? इसके अलावा, स्प्लिट, RealCover और RealCover% का क्या मतलब है? मेरे पास यहां कुछ अतिरिक्त पैरामीटर हैं क्या …

37 machine-learning  xgboost 

यह अलग-अलग समुदायों के उपयोगकर्ताओं के लिए उनके क्षेत्रों के बारे में मज़ेदार बातें उद्धृत करने के लिए प्रथागत है । मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, डेटा साइंस और हर दिन आपके सामने आने वाली चीजों के बारे में अपनी मज़ेदार बातें साझा करना मज़ेदार हो सकता है!

35 machine-learning  neural-network  deep-learning