machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं Tensorflow वेबसाइट से मशीन सीखना सीखना शुरू कर रहा हूँ। मैंने प्रवाह की एक बहुत ही अल्पविकसित समझ विकसित की है जो एक गहन सीखने के कार्यक्रम का अनुसरण करता है (यह विधि मुझे किताबें और बड़े लेख पढ़ने के बजाय तेजी से सीखना है)। कुछ भ्रमित करने वाली …

16 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

हॉलमार्क या गुण क्या हैं जो इंगित करते हैं कि समर्थन वेक्टर मशीनों का उपयोग करके एक निश्चित सीखने की समस्या से निपटा जा सकता है? दूसरे शब्दों में, यह क्या है कि जब आप एक सीखने की समस्या देखते हैं, तो आप "ओह मैं निश्चित रूप से तंत्रिका नेटवर्क …

16 machine-learning  svm  supervised-learning  unsupervised-learning 

मुझे पता है कि इस प्रश्न का कोई स्पष्ट उत्तर नहीं है, लेकिन मान लीजिए कि मेरे पास एक विशाल तंत्रिका नेटवर्क है, जिसमें बहुत अधिक डेटा है और मैं इनपुट में एक नई सुविधा जोड़ना चाहता हूं। "सबसे अच्छा" तरीका यह होगा कि नई सुविधा के साथ नेटवर्क का …

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

मैं एक मौजूदा पर्यवेक्षित क्लासिफ़ायर को बेहतर बनाने पर काम कर रहा हूं, {प्रोटीन} दृश्यों को एक विशिष्ट वर्ग (न्यूरोपेप्टाइड हार्मोन अग्रदूत) से संबंधित वर्गीकृत करने के लिए, या नहीं। लगभग 13 मिलियन प्रोटीन अनुक्रमों ("अज्ञात / खराब एनोटेट पृष्ठभूमि") की पृष्ठभूमि के बारे में 1,150 ज्ञात "पॉज़िटिव" हैं, या …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

मैं एक वर्गीकरण समस्या कर रहा हूं और मैंने कई लोगों के कोड और ट्यूटोरियल पढ़े हैं। एक बात मैंने देखा है कि कई लोगों को ले np.logया logकी तरह निरंतर चर का loan_amountया applicant_incomeआदि मैं सिर्फ इसके पीछे के कारण को समझना चाहता हूं। क्या यह हमारे मॉडल भविष्यवाणी …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

में Keras खरोंच से प्रशिक्षण convnets पर ब्लॉग , कोड से पता चलता है केवल नेटवर्क प्रशिक्षण और मान्यता डेटा पर चल रहा है। टेस्ट डेटा के बारे में क्या? क्या सत्यापन डेटा परीक्षण डेटा के समान है (मुझे नहीं लगता)। यदि ट्रेन और सत्यापन फ़ोल्डर के समान लाइनों पर …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

नीचे की भविष्यवाणी फ़ंक्शन -ve मान दे रही है और साथ ही यह संभावनाएं नहीं हो सकती हैं। param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) मैंने google किया और कोशिश की pred_s <- …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

मेरे पास निम्नलिखित CNN है: मैं आकार 5x5 की इनपुट छवि के साथ शुरू करता हूं फिर मैं 2x2 कर्नेल और स्ट्राइड = 1 का उपयोग करके कनवल्शन लागू करता हूं, जो कि 4x4 आकार का फीचर मैप तैयार करता है। फिर मैं स्ट्राइड = 2 के साथ 2x2 अधिकतम-पूलिंग …

16 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

मैंने सीखा है कि, प्रतिगमन मॉडल बनाने के लिए, हमें श्रेणीबद्ध चर का ध्यान रखते हुए उन्हें डमी चर में परिवर्तित करना होगा। उदाहरण के रूप में, यदि, हमारे डेटा सेट में, स्थान जैसा एक चर है: Location ---------- Californian NY Florida हमें उन्हें इस तरह बदलना होगा: 1 0 …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

मैं एक नवोदित स्नातक छात्र हूं (इसका उल्लेख करते हुए आप मेरी अपरिचितता को क्षमा कर सकते हैं) जो वर्तमान में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके शोध कर रहे हैं। मैंने अपने प्रोफेसर के मार्गदर्शन के आधार पर तीन-नोड न्यूरल नेटवर्क (जो काम करता है) को कोडित किया है। हालाँकि, …

15 machine-learning  neural-network 

आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के साथ पाठ पीढ़ी के बारे में पढ़ते हुए मैंने देखा कि कुछ उदाहरणों को शब्द और दूसरों के चरित्र द्वारा पाठ शब्द उत्पन्न करने के लिए कार्यान्वित किया गया था, वास्तव में ऐसा क्यों किए बिना। तो, RNN मॉडल के बीच अंतर क्या है जो पाठ …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

क्या आर के लिए कोई मशीन लर्निंग पैकेज हैं जो प्रशिक्षण की गति में सुधार करने के लिए जीपीयू का उपयोग कर सकते हैं (पाइथो दुनिया से थीनो जैसा कुछ)? मैं देखता हूं कि एक पैकेज है जिसे gputools कहा जाता है जो gpu पर कोड के निष्पादन की अनुमति …

15 machine-learning  r  gpu 

कई डेटा स्रोतों से बना शिथिल संरचित डेटा (जैसे वेब टेबल / लिंक्ड ओपन डेटा) का एक सेट मान लें। डेटा के बाद कोई सामान्य स्कीमा नहीं है और प्रत्येक स्रोत मूल्यों का वर्णन करने के लिए समानार्थी विशेषताओं का उपयोग कर सकता है (उदाहरण के लिए "राष्ट्रीयता" बनाम "जन्मजात")। …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

मैं वर्तमान में तंत्रिका नेटवर्क पर एक परीक्षा की तैयारी कर रहा हूं। पूर्व परीक्षाओं के कई प्रोटोकॉल में मैंने पढ़ा है कि न्यूरॉन्स (बहुपरत पेसेप्ट्रॉन में) के सक्रियण कार्य को मोनोनिक होना चाहिए। मैं समझता हूं कि सक्रियण कार्य अलग-अलग होने चाहिए, एक व्युत्पन्न होना चाहिए जो कि अधिकांश …

15 machine-learning  neural-network 

मैं जानना चाहता हूं कि उपयोगकर्ता आधारित और आइटम आधारित अनुशंसा बिल्कुल एक दूसरे से कैसे भिन्न हैं। यह परिभाषित करता है उपयोगकर्ता-आधारित : समान उपयोगकर्ताओं को ढूंढकर आइटम सुझाएं। उपयोगकर्ताओं की गतिशील प्रकृति के कारण इसे मापना कठिन है। आइटम-आधारित : वस्तुओं के बीच समानता की गणना करें और …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system