machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैंने कहीं पढ़ा है कि अगर हमारे पास ऐसी विशेषताएं हैं जो बहुत अधिक सहसंबद्ध हैं, तो हमें एक को हटाना होगा, क्योंकि इससे मॉडल खराब हो सकता है। यह स्पष्ट है कि सहसंबंधित सुविधाओं का मतलब है कि वे एक ही जानकारी लाते हैं, इसलिए उनमें से एक को …

35 machine-learning  correlation 

मान लीजिए कि मैं वर्गीकरण के लिए एक एनएन का निर्माण करता हूं। अंतिम परत सॉफ्टमेक्स सक्रियण के साथ घनी परत है। मेरे पास वर्गीकृत करने के लिए पांच अलग-अलग वर्ग हैं। एक भी प्रशिक्षण उदाहरण के लिए मान लीजिए, true labelहै [1 0 0 0 0]जबकि भविष्यवाणियों हो [0.1 …

35 machine-learning  deep-learning 

मैं अभी भी बीच अंतर के बारे में भ्रमित कर रहा हूँ Denseऔर TimeDistributedDenseकी Kerasभले ही पहले से ही कुछ इसी तरह के सवाल पूछे देखते हैं यहाँ और यहाँ । लोग बहुत चर्चा कर रहे हैं लेकिन कोई आम सहमति निष्कर्ष नहीं है। और यहां तक ​​कि, यहाँ , …

34 machine-learning  neural-network  keras 

जब मैं "दस्तावेज़" कहता हूं, तो मेरे पास विकिपीडिया लेखों और समाचारों जैसे वेब पेज हैं। मैं उत्तरार्द्ध के लिए मजबूत वरीयता के साथ वेनिला लेक्सिकल डिस्टेंस मेट्रिक्स या अत्याधुनिक सिमेंटिक डिस्टेंस मेट्रिक्स देने वाले उत्तर पसंद करता हूं।

34 machine-learning  data-mining  nlp  text-mining  similarity 

मुझे एक बड़े डेटासेट के साथ एक बड़ी डेटा समस्या है (उदाहरण के लिए 50 मिलियन पंक्तियाँ और 200 कॉलम लें)। डेटासेट में लगभग 100 संख्यात्मक कॉलम और 100 श्रेणीबद्ध कॉलम और एक प्रतिक्रिया स्तंभ होता है जो बाइनरी क्लास समस्या का प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक श्रेणीबद्ध कॉलम की कार्डिनैलिटी …

30 machine-learning  classification  deep-learning 

यह मुझे लगता है कि फ़ंक्शन को फ़ंक्शन द्वारा आसानी से व्यक्त किया जा सकता है और इस प्रकार फ़ंक्शन मेरे लिए बहुत ही अच्छा लगता है। हालांकि, मैं सुदृढीकरण सीखने के लिए नया हूं इसलिए मुझे लगता है कि मुझे कुछ गलत लगा।वीVVक्यूQQवीVV परिभाषाएं Q- और V- अधिगम मार्कोव …

30 machine-learning  reinforcement-learning 

मानक सामान्यीकरण के विपरीत सॉफ्टमैक्स का उपयोग क्यों करें? इस प्रश्न के शीर्ष उत्तर के टिप्पणी क्षेत्र में, @Kilian Batzner ने 2 प्रश्न उठाए, जो मुझे बहुत भ्रमित करते हैं। ऐसा लगता है कि कोई भी संख्यात्मक लाभ के अलावा कोई स्पष्टीकरण नहीं देता है। मुझे क्रॉस-एन्ट्रॉपी लॉस का उपयोग …

30 machine-learning  deep-learning 

मशीन सीखने के कार्यों में डेटा को फेरबदल करना और इसे सामान्य करना सामान्य है। सामान्यीकरण का उद्देश्य स्पष्ट है (समान श्रेणी के फ़ीचर मान होने के लिए)। लेकिन, बहुत संघर्ष करने के बाद, मुझे डेटा में फेरबदल का कोई मूल्यवान कारण नहीं मिला। मैंने इस पोस्ट को यहाँ चर्चा …

30 machine-learning  neural-network  deep-learning 

मशीन लर्निंग के संदर्भ में , मैंने देखा है कि ग्राउंड ट्रुथ शब्द का काफी इस्तेमाल हुआ है। मैंने बहुत खोज की है और विकिपीडिया में निम्नलिखित परिभाषा पाई है : मशीन लर्निंग में, शब्द "जमीनी सच्चाई" से तात्पर्य पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीकों के प्रशिक्षण सेट के वर्गीकरण की सटीकता से …

30 machine-learning  neural-network  deep-learning 

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 

मुझे प्रशिक्षण सेट में लगभग 1000 सकारात्मक और 10000 नकारात्मक नमूनों के साथ एक वर्गीकरण समस्या है। इसलिए यह डेटा सेट काफी असंतुलित है। सादा यादृच्छिक वन बस सभी परीक्षण नमूनों को एक बहुसंख्यक वर्ग के रूप में चिह्नित करने की कोशिश कर रहा है। उप-नमूने और भारित यादृच्छिक वन …

29 machine-learning  classification  dataset  unbalanced-classes 

जब कोई Random Forestओवर SVMऔर इसके विपरीत इस्तेमाल करेगा ? मैं समझता हूं कि cross-validationऔर मॉडल तुलना एक मॉडल को चुनने का एक महत्वपूर्ण पहलू है, लेकिन यहां मैं दो तरीकों के अंगूठे और यकृत के नियमों के बारे में अधिक जानना चाहूंगा। क्या कोई सहपाठियों की सूक्ष्मताओं, शक्तियों और …

28 machine-learning  classification  random-forest  svm 

ध्यान दें कि मैं आर में सब कुछ कर रहा हूं। समस्या इस प्रकार है: मूल रूप से, मेरे पास रिज्यूमे (सीवी) की एक सूची है। कुछ उम्मीदवारों को पहले काम का अनुभव होगा और कुछ को नहीं। यहाँ लक्ष्य है: उनके सीवी पर पाठ के आधार पर, मैं उन्हें …

28 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

इसलिए, मुझे इस विषय पर कोई साहित्य नहीं मिला है, लेकिन ऐसा लगता है जैसे कुछ विचार देने लायक है: यदि नए अवलोकन उपलब्ध हैं, तो मॉडल प्रशिक्षण और अनुकूलन में सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं? क्या भविष्यवाणियों को नीचा दिखाना शुरू करने से पहले किसी मॉडल को फिर से प्रशिक्षित …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

मैंने देखा है कि मॉडल हाइपरपरमीटर और मॉडल पैरामीटर जैसे शब्दों को पूर्व स्पष्टीकरण के बिना वेब पर परस्पर उपयोग किया गया है। मुझे लगता है कि यह गलत है और स्पष्टीकरण की आवश्यकता है। एक मशीन लर्निंग मॉडल पर विचार करें, एक एसवीएम / एनएन / एनबी आधारित क्लासिसिपेटर …

28 machine-learning  parameter  hyperparameter  language-model