machine-learning पर टैग किए गए जवाब

एक तंत्रिका नेटवर्क पर विचार करें: दिए गए डेटा के सेट के लिए, हम इसे प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट में विभाजित करते हैं। मान लीजिए कि हम इसे 60:20:20 के क्लासिक अनुपात में करते हैं, तो हम नेटवर्क को वैध सेट पर जाँच कर इसे सत्यापित करने से रोकते …

18 machine-learning  neural-network  cross-validation 

क्या कोई मुझे कुछ उदाहरण दे सकता है जहां परिशुद्धता महत्वपूर्ण है और कुछ उदाहरण जहां याद रखना महत्वपूर्ण है?

18 machine-learning  evaluation 

केरस में प्रशिक्षण के दौरान val_lossऔर lossउसके बीच क्या अंतर है ? उदाहरण के लिए Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 कुछ साइटों पर मैंने पढ़ा कि सत्यापन पर, ड्रॉपआउट काम नहीं कर रहा था।

18 machine-learning  deep-learning  keras 

यहां जवाब गायब करने और विस्फोट करने वाले ग्रेडिएंट को संदर्भित करता है जो कि इन sigmoid-एक्टिवेशन फ़ंक्शन के समान है लेकिन, मुझे लगता है, Reluइसका नुकसान है और यह इसका अपेक्षित मूल्य है। के उत्पादन के लिए कोई सीमा नहीं है Reluऔर इसलिए इसका अपेक्षित मूल्य शून्य नहीं है। …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent  activation-function 

मैं सोच रहा हूँ कि कैसे (टैग) वाक्यों / अनुच्छेदों / दस्तावेजों को dens2vec के साथ gensim में लेबल किया जाए - एक व्यावहारिक दृष्टिकोण से। क्या आपको अपने स्वयं के अनूठे लेबल (उदाहरण के लिए "Sent_123") के साथ प्रत्येक वाक्य / पैराग्राफ / दस्तावेज़ की आवश्यकता है? यह उपयोगी …

17 machine-learning  text-mining  word-embeddings  word2vec 

बैगिंग कई भविष्यवक्ताओं की पीढ़ी है जो एकल भविष्यवक्ता के रूप में काम करने योग्य है। ड्रॉपआउट एक तकनीक है जो तंत्रिका नेटवर्क को सभी संभव सबनेटवर्क को औसत करने के लिए सिखाती है। सबसे महत्वपूर्ण कागल की प्रतियोगिताओं को देखते हुए लगता है कि इस दो तकनीकों का उपयोग …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

मेरे पास उपयोगकर्ताओं और उनके द्वारा पसंद किए जाने वाले आइटम का एक बड़ा विरल मैट्रिक्स है (1M उपयोगकर्ताओं और 100K वस्तुओं के क्रम में, बहुत कम स्तर पर)। मैं उन तरीकों की खोज कर रहा हूं जिनमें मैं kNN खोज कर सकता हूं। मेरे डेटासेट के आकार और मेरे …

17 machine-learning  distributed  map-reduce  dimensionality-reduction 

मेरे पास एक शौक परियोजना है जिसे मैं मशीन सीखने के अपने अब तक के अनुभव को बढ़ाने के एक तरीके के रूप में करने पर विचार कर रहा हूं। मैंने विषय पर कौरसेरा एमओओसी को लिया और पूरा किया है। मेरा सवाल परियोजना की व्यवहार्यता के संबंध में है। …

17 machine-learning 

मैं डेटा विश्लेषण करने और सिमेंटिक विश्लेषण समस्या पर वर्गीकरण की भविष्यवाणी करने के लिए Libsvm का उपयोग करता हूं । लेकिन इसमें बड़े पैमाने पर डेटा पर एक प्रदर्शन मुद्दा है, क्योंकि सिमेंटिक विश्लेषण एन-आयाम समस्या की चिंता करता है। पिछले साल, लिब्लिनियर को रिलीज़ किया गया था, और …

17 machine-learning  bigdata  libsvm 

मैं OpenCV letter_recog.cpp उदाहरण का उपयोग यादृच्छिक वृक्षों और अन्य वर्गीकरणों पर करने के लिए कर रहा हूं। इस उदाहरण में छह क्लासिफायर के कार्यान्वयन हैं - यादृच्छिक पेड़, बूस्टिंग, एमएलपी, केएनएन, भोले बे और एसवीएम। 20000 उदाहरणों और 16 विशेषताओं के साथ यूसीआई अक्षर पहचान डेटासेट का उपयोग किया …

17 machine-learning  classification  svm  accuracy  random-forest 

मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

मेरे पास विरल विशेषताएं हैं जो भविष्य कहनेवाला हैं, साथ ही मेरे पास कुछ सघन विशेषताएं हैं जो भविष्य कहनेवाला हैं। मुझे क्लासिफायर के समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इन विशेषताओं को एक साथ जोड़ना होगा। अब, बात यह है कि जब मैं इन्हें एक साथ मिलाने की …

17 machine-learning  classification  predictive-modeling  scikit-learn  supervised-learning 

मैं लेखक की पहचान की समस्या पर एक परियोजना कर रहा हूं। मैंने डेटा को प्रशिक्षित करने के लिए tf-idf सामान्यीकरण लागू किया था और फिर उस डेटा पर एक svm प्रशिक्षित किया था। अब क्लासिफायर का उपयोग करते समय मुझे टेस्ट डेटा को भी सामान्य करना चाहिए। मुझे लगता …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

मैं मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए वर्कफ़्लो का निर्माण कर रहा हूँ (मेरे मामले में, पायथन pandasऔर sklearnपैकेज का उपयोग करके ) एक बहुत बड़े डेटाबेस से खींचे गए डेटा (यहाँ, वर्टिका बाय एसक्यूएल pyodbc) और, और उस प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम के लिए लापता को शामिल करना …

16 machine-learning  python  pandas  scikit-learn 

मैं केगल ब्लॉग पर एक लेख के माध्यम से जा रहा था । बार-बार, लेखक ने मशीन लर्निंग की प्रभावशीलता के लिए एक मीट्रिक के रूप में 'क्रॉस स्कोर (सीवी) स्कोर के साथ' एलबी स्कोर 'और' एलबी फिट ') का उल्लेख किया है। 'एलबी' के अर्थ के लिए एक शोध …

16 machine-learning  accuracy