sampling पर टैग किए गए जवाब

4
शोर गर्भनिरोधक अनुमान (NCE) नुकसान की सहज व्याख्या?
मैंने इन दो स्रोतों से एनसीई (उम्मीदवार के नमूने का एक रूप) के बारे में पढ़ा: टेंसरफ्लो राइटअप मूल पेपर क्या कोई मेरी मदद कर सकता है: एनसीई कैसे काम करता है की एक सरल व्याख्या (मुझे उपरोक्त मुश्किलों को समझने और समझने में मदद मिली, इसलिए कुछ सहज ज्ञान …

2
train_test_split () त्रुटि: नमूने के असंगत संख्याओं के साथ इनपुट चर मिले
पायथन के लिए काफी नया लेकिन कुछ वर्गीकरण डेटा के आधार पर मेरा पहला आरएफ मॉडल तैयार करना। मैंने सभी लेबल को int64 संख्यात्मक डेटा में परिवर्तित कर दिया है और एक्स और वाई में एक संख्यात्मक सरणी के रूप में लोड किया है, लेकिन जब मैं मॉडल को प्रशिक्षित …

1
क्या स्तरीकृत नमूनाकरण आवश्यक है (यादृच्छिक वन, पायथन)?
मैं अपने असंतुलित डेटासेट पर एक यादृच्छिक वन मॉडल (लक्ष्य चर बाइनरी क्लास था) चलाने के लिए पायथन का उपयोग करता हूं। प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट को विभाजित करते समय, मैंने संघर्ष किया कि क्या स्तरीकृत नमूने का उपयोग किया जाना चाहिए (जैसे दिखाए गए कोड) या नहीं। अब तक, …

1
रैंडम फ़ॉरेस्ट का उपयोग करके नमूना करने के लिए कितनी सुविधाएँ
विकिपीडिया पृष्ठ जो उद्धरण "सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों" का कहना है: आमतौर पर, साथ श्रेणीबद्ध समस्यायें के लिए सुविधाओं, ⌊ √ppp सुविधाओं प्रत्येक विभाजन में उपयोग किया जाता है।⌊p–√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor मैं समझता हूं कि यह एक बहुत अच्छा शिक्षित अनुमान है और संभवतः अनुभवजन्य साक्ष्य द्वारा इसकी पुष्टि की गई …

3
असंतुलित वर्ग के साथ, क्या मुझे अपने सत्यापन / परीक्षण डेटासेट पर नमूने के तहत उपयोग करना है?
मैं मशीन सीखने की शुरुआत कर रहा हूं और मैं एक स्थिति का सामना कर रहा हूं। IPinYou डेटासेट के साथ मैं रियल टाइम बिडिंग समस्या पर काम कर रहा हूं और मैं एक क्लिक भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं। बात यह है कि, जैसा कि आप जानते …

2
हमें डेटा असंतुलन को संभालने की आवश्यकता क्यों है?
मुझे यह जानना चाहिए कि हमें डेटा असंतुलन से निपटने की आवश्यकता क्यों है। मुझे पता है कि इस समस्या से निपटने के लिए और विभिन्न तरीकों से कैसे निपटना है जो नमूना या डाउन सैंपलिंग द्वारा या स्मोट का उपयोग करके है। उदाहरण के लिए, यदि मुझे 100 में …

1
मुझे कितने LSTM सेल का उपयोग करना चाहिए?
क्या LSTM कोशिकाओं की न्यूनतम, अधिकतम और "उचित" राशि से संबंधित अंगूठे (या वास्तविक नियम) के कोई नियम हैं जिनका मुझे उपयोग करना चाहिए? विशेष रूप से मैं कर रहा हूँ से संबंधित BasicLSTMCell TensorFlow और से num_unitsसंपत्ति। कृपया मान लें कि मेरे पास एक वर्गीकरण समस्या है जिसे परिभाषित …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

3
क्या अजगर के लिए कोई अच्छा आउट-ऑफ-द-बॉक्स भाषा मॉडल है?
मैं एक एप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बना रहा हूं और मुझे कुछ उत्पन्न वाक्यों के प्रति एकरूपता की गणना करने के लिए एक भाषा मॉडल की आवश्यकता है। क्या अजगर में कोई प्रशिक्षित भाषा मॉडल है जिसका मैं आसानी से उपयोग कर सकता हूं? जैसे कुछ सरल model = LanguageModel('en') p1 …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

3
हमें एक डेटासेट को असंतुलित कब मानना ​​चाहिए?
मैं ऐसी स्थिति का सामना कर रहा हूं, जहां एक डेटासेट में सकारात्मक और नकारात्मक उदाहरणों की संख्या असंतुलित है। मेरा प्रश्न यह है कि क्या अंगूठे के कोई नियम हैं जो हमें बताते हैं कि जब हम डेटासेट में किसी प्रकार का संतुलन बनाने के लिए बड़ी श्रेणी को …

2
क्रॉस-मान्यता: K- गुना बनाम दोहराया यादृच्छिक उप-नमूना
मुझे आश्चर्य है कि वर्गीकरण समस्या के लिए किस प्रकार का मॉडल क्रॉस-वेलिडेशन: के-गुना या रैंडम सब-सैंपलिंग (बूटस्ट्रैप नमूनाकरण)? मेरा सबसे अच्छा अनुमान प्रशिक्षण के लिए डेटा सेट के 2/3 (जो ~ 1000 आइटम हैं) और सत्यापन के लिए 1/3 का उपयोग करना है। इस मामले में के-गुना केवल तीन …
हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.