machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं सोच रहा था कि हमें कैसे तय करना है कि छिपी हुई परतों में कितने नोड्स हैं, और कितने छिपे हुए लेयर हैं जब हम एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का निर्माण करते हैं। मैं समझता हूं कि इनपुट और आउटपुट परत प्रशिक्षण सेट पर निर्भर करती है जो हमारे …

20 machine-learning  neural-network 

मुझे यह जानने में दिलचस्पी है कि वास्तव में हेलिंगर डिस्टेंस (सरल शब्दों में) में क्या होता है। इसके अलावा, मुझे यह जानने में भी दिलचस्पी है कि हम हेलिंगर डिस्टेंस का उपयोग करने में किस प्रकार की समस्याएं हैं? हेलिंगर डिस्टेंस का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance 

मैं एक कागल प्रतियोगिता में भाग ले रहा हूं। डेटासेट में लगभग 100 विशेषताएं हैं और सभी अज्ञात हैं (वास्तव में वे जो प्रतिनिधित्व करते हैं उसके संदर्भ में)। मूल रूप से वे सिर्फ संख्या हैं। लोग इन फीचर्स पर बहुत सारे फीचर इंजीनियरिंग का प्रदर्शन कर रहे हैं। मैं …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

आम तौर पर, मशीन लर्निंग मॉडल डेटासेट पर बनाया जाता है। मैं जानना चाहूंगा कि क्या इस तरह के प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके सिंथेटिक डेटासेट उत्पन्न करने का कोई तरीका है जो मूल डेटासेट विशेषताओं को संरक्षित करता है? [मूल डेटा -> निर्माण मशीन लर्निंग मॉडल -> …

19 machine-learning  dataset 

मैं जिस समस्या से निपट रहा हूं, वह छोटे ग्रंथों को कई वर्गों में वर्गीकृत कर रही है। मेरा वर्तमान तरीका tf-idf वेटेड टर्म फ्रिक्वेंसी का उपयोग करना है और एक सरल रैखिक क्लासिफायरियर (लॉजिस्टिक रिग्रेशन) सीखना है। यह उचित रूप से अच्छी तरह से काम करता है (परीक्षण सेट …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

मैं एक सूत्र, विधि, या मॉडल को खोजने की कोशिश कर रहा हूं ताकि संभावना का विश्लेषण किया जा सके कि एक विशिष्ट घटना ने कुछ अनुदैर्ध्य डेटा को प्रभावित किया है। मुझे मुश्किल से पता चल रहा है कि Google पर क्या खोजना है। यहाँ एक उदाहरण है: छवि …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

बंद हो गया । इस प्रश्न के विवरण या स्पष्टता की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? विवरण जोड़ें और इस पोस्ट को संपादित करके समस्या को स्पष्ट करें । 3 साल पहले बंद हुआ । मैं 25 …

19 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

मशीन सीखने में मॉडल का प्रशिक्षण करते समय, कभी-कभी बैच आकार को 2 की शक्ति तक रखना क्यों फायदेमंद होता है? मैंने सोचा कि एक आकार का उपयोग करना सबसे अच्छा होगा जो आपके GPU मेमोरी / RAM में सबसे बड़ा है। यह उत्तर दावा करता है कि कुछ पैकेजों …

19 machine-learning  training 

पेशेवरों और विपक्ष की क्या हैं Keras और TFlearn ? एक पुस्तकालय दूसरे पर कब पसंद किया जाता है?

18 machine-learning  keras  tflearn 

मैं हाल ही में मामले में आए Word2Vec , Sentence2Vec और Doc2Vec और उलझन के रूप में मैं वेक्टर शब्दों के नया हूँ की तरह। क्या कोई सरल शब्दों में इन विधियों में अंतर को विस्तृत कर सकता है। प्रत्येक विधि के लिए सबसे उपयुक्त कार्य क्या हैं?

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

मैं एक अच्छे तर्क की तलाश में हूं कि मशीन लर्निंग में यूक्लिडियन दूरी पर मैनहट्टन की दूरी का उपयोग क्यों किया जाए । इस MIT लेक्चर पर अब तक मुझे जो सबसे अच्छी बात लगी, वह है । 36:15 पर आप निम्नलिखित बयान देख सकते हैं: "आमतौर पर यूक्लिडियन …

18 machine-learning  classification  distance 

मैं मशीन लर्निंग और केरस पर नौसिखिया हूं और अब केरस का उपयोग करके एक बहु-श्रेणी छवि वर्गीकरण समस्या का काम कर रहा हूं। इनपुट को टैग की गई छवि है। कुछ पूर्व प्रसंस्करण के बाद, प्रशिक्षण डेटा को पायथन सूची में निम्न रूप में दर्शाया गया है: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

यदि मेरे पास एक रिटेल स्टोर है और यह मापने का एक तरीका है कि हर मिनट में कितने लोग मेरे स्टोर में प्रवेश करें, और उस डेटा को टाइमस्टैम्प करें, तो मैं भविष्य के फुट यातायात की भविष्यवाणी कैसे कर सकता हूं? मैंने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में देखा है, …

18 machine-learning  time-series 

मैंने एंड्रयू एनजी को सुना (एक वीडियो में मैं दुर्भाग्य से अब और नहीं मिल सकता है) इस बारे में बात करें कि गहरी सीखने की समस्याओं में स्थानीय मिनीमाता की समझ इस अर्थ में बदल गई है कि उन्हें अब कम समस्याग्रस्त माना जाता है क्योंकि उच्च-आयामी रिक्त स्थान …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence 

मैं तंत्रिका नेटवर्क में सिग्मोइड फ़ंक्शन के व्युत्पन्न की भूमिका को समझने की कोशिश करता हूं। पहले मैं सिग्मॉइड फ़ंक्शन को प्लॉट करता हूं, और अजगर का उपयोग करके परिभाषा से सभी बिंदुओं का व्युत्पन्न करता हूं। इस व्युत्पन्न की भूमिका वास्तव में क्या है? import numpy as np import …

18 machine-learning  neural-network