machine-learning पर टैग किए गए जवाब

ग्रेडिएंट डिसेंट और स्टोचस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट के बीच अंतर क्या है? मैं इनसे बहुत परिचित नहीं हूं, क्या आप एक छोटे से उदाहरण के साथ अंतर का वर्णन कर सकते हैं?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस सवाल में सुधार करना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 5 साल पहले बंद …

23 machine-learning  bigdata  dataset 

उच्च आयाम डेटासेट की कल्पना करने के लिए कई तकनीकें हैं, जैसे कि टी-एसएनई, आइसोमैप, पीसीए, पर्यवेक्षित पीसीए, आदि। और हम डेटा को 2 डी या 3 डी स्थान पर प्रोजेक्ट करने की गतियों से गुजरते हैं, इसलिए हमारे पास "सुंदर चित्र" हैं। "। इनमें से कुछ एम्बेडिंग (कई गुना …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

मशीन लर्निंग मॉडल में कारक या संख्यात्मक के रूप में महीने और घंटे जैसी सुविधाओं को एनकोड करना बेहतर है? एक ओर, मुझे लगता है कि संख्यात्मक एन्कोडिंग उचित हो सकती है, क्योंकि समय एक आगे बढ़ने की प्रक्रिया है (पांचवें महीने के बाद छठे महीने), लेकिन दूसरी तरफ मुझे …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

मैं वर्तमान में वर्गीकरण उद्देश्यों के लिए पायथन और स्किकिट के साथ काम कर रहा हूं, और ग्रिडसर्च के आसपास कुछ पठन कर रहा हूं मैंने सोचा कि यह सबसे अच्छा परिणाम प्राप्त करने के लिए मेरे अनुमानक मापदंडों को अनुकूलित करने का एक शानदार तरीका था। मेरी कार्यप्रणाली यह …

23 machine-learning  cross-validation 

मैं इस ओटीटीओ कागले चुनौती के समाधान के बारे में पढ़ रहा था और पहला स्थान समाधान इनपुट डेटा एक्स के लिए कई परिवर्तनों का उपयोग करने के लिए लगता है, उदाहरण के लिए लॉग (X + 1), sqrt (X + 3/8), आदि। सामान्य दिशानिर्देश कब, किस तरह के विभिन्न …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

मैं एक पेपर की तलाश कर रहा हूं जो गहन शिक्षा के मूल सिद्धांतों का विवरण दे। आदर्श रूप से गहन शिक्षा के लिए एंड्रयू एनजी पाठ्यक्रम। क्या आप जानते हैं कि मुझे यह कहां मिल सकता है?

22 machine-learning  deep-learning 

मैंने अक्सर लोगों को यह कहते हुए सुना है कि क्यों जटिल तंत्रिका नेटवर्क अभी भी खराब समझे जाते हैं। क्या यह ज्ञात है कि दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क हमेशा परतों के रूप में बढ़ते परिष्कृत सुविधाओं को सीखते हैं? किस कारण से वे इस तरह की विशेषताओं का ढेर बनाते …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

पास्कल वीओसी लीडरबोर्ड के लिए खोज कार्य के लिए एमएपी (औसत औसत परिशुद्धता) की गणना कैसे करें? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 वहाँ कहा - पृष्ठ 11 पर : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf औसत परिशुद्धता (एपी)। VOC2007 चुनौती के लिए, वर्गीकरण और पता लगाने दोनों का मूल्यांकन करने के लिए प्रक्षेपित औसत परिशुद्धता (सल्टन और मैगिल 1986) …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

मैं अपने बाइनरी KerasClassifier मॉडल के लिए सटीक, रिकॉल और F1-स्कोर की गणना करना चाहता हूं, लेकिन कोई समाधान नहीं ढूंढता। यहाँ मेरा वास्तविक कोड है: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

हाल ही में मेरे एक दोस्त से पूछा गया था कि क्या एक साक्षात्कार में निर्णय ट्री एल्गोरिदम रैखिक या nonlinear एल्गोरिदम हैं। मैंने इस सवाल का जवाब तलाशने की कोशिश की, लेकिन कोई संतोषजनक स्पष्टीकरण नहीं मिला। क्या कोई इस प्रश्न के समाधान का उत्तर और व्याख्या कर सकता …

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

मैं सोच रहा हूं कि क्या कोई ऐसा परिदृश्य है जिसमें ढाल मूल न्यूनतम में परिवर्तित नहीं होता है। मुझे पता है कि धीरे-धीरे वंशज को वैश्विक अनुकूलता में परिवर्तित करने की गारंटी नहीं है। मुझे यह भी पता है कि यह एक इष्टतम से विचलन हो सकता है अगर, …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

सक्रियण कार्यों का उपयोग w * x + bतंत्रिका नेटवर्क में प्रकार के रैखिक उत्पादन में गैर-रैखिकता को पेश करने के लिए किया जाता है । जिसे मैं सिग्माइड जैसे सक्रियण कार्यों के लिए सहज रूप से समझने में सक्षम हूं। मैं ReLU के फायदों को समझता हूं, जो बैकप्रोपैजेशन …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

इस पत्र को पढ़ते समय एक पंक्ति होती है जो कहती है "रैखिक क्लासीफायर, सुविधाओं और कक्षाओं के बीच मापदंडों को साझा नहीं करते हैं।" इस कथन का अर्थ क्या है? क्या इसका मतलब है कि लॉजिस्टिक क्लासिफायर जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन को उन विशेषताओं की आवश्यकता है जो पारस्परिक रूप …

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

जब मैं उपयोग करने के बारे में पढ़ रहा था StandardScaler, तो अधिकांश सिफारिशें कह रही थीं कि आपको डेटा को ट्रेन / परीक्षण में विभाजित करने StandardScaler से पहले उपयोग करना चाहिए , लेकिन जब मैं ऑनलाइन (स्केलेरन का उपयोग करके) पोस्ट किए गए कुछ कोड की जांच कर …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing