training पर टैग किए गए जवाब

मैं RNN के बारे में सीखना शुरू करने की कोशिश कर रहा हूं और मैं केर का उपयोग कर रहा हूं। मैं वेनिला RNN और LSTM परतों के मूल आधार को समझता हूं, लेकिन मुझे प्रशिक्षण के लिए एक निश्चित तकनीकी बिंदु को समझने में परेशानी हो रही है। में …

61 python  keras  rnn  training 

इसलिए, मुझे इस विषय पर कोई साहित्य नहीं मिला है, लेकिन ऐसा लगता है जैसे कुछ विचार देने लायक है: यदि नए अवलोकन उपलब्ध हैं, तो मॉडल प्रशिक्षण और अनुकूलन में सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं? क्या भविष्यवाणियों को नीचा दिखाना शुरू करने से पहले किसी मॉडल को फिर से प्रशिक्षित …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

वरीयता के मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षण, मान्य करने और परीक्षण करने के बाद एक सामान्य तकनीक है, संपूर्ण उपकेंद्रों का उपयोग करना, जिसमें परीक्षण उपसमुच्चय शामिल है, अंतिम मॉडल को उस पर तैनात करने के लिए प्रशिक्षित करना, जैसे कि एक उत्पाद। मेरा सवाल है: क्या ऐसा करना हमेशा …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy 

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 

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 

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, …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

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 …

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