सांख्यिकी और बिग डेटा feature-construction

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कई स्तरों के साथ श्रेणीबद्ध चर को ढहाने का राजसी तरीका?

सांख्यिकीय मॉडल में एक इनपुट (भविष्यवक्ता) के रूप में उपयोग करने के उद्देश्य से कुछ श्रेणियों को कुछ श्रेणियों को ढहने (या पूलिंग) के लिए क्या तकनीक उपलब्ध है? कॉलेज के छात्र प्रमुख (एक स्नातक छात्र द्वारा चुना गया अनुशासन) जैसे एक चर पर विचार करें । यह अनियंत्रित और …

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Autoencoders सार्थक विशेषताएं नहीं सीख सकते हैं

मेरे पास इन दोनों के रूप में 50,000 चित्र हैं: वे डेटा के ग्राफ़ को दर्शाते हैं। मैं इन छवियों से सुविधाओं को निकालना चाहता था, इसलिए मैंने थीनो (deeplearning.net) द्वारा प्रदान किए गए ऑटोकेन कोड का उपयोग किया। समस्या यह है कि, इन ऑटोसेनोडर्स को कोई भी विशेषता नहीं …

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मशीन लर्निंग मॉडल या सिफ़ारिश प्रणाली में भूगोल या ज़िप कोड का प्रतिनिधित्व कैसे करें?

मैं एक मॉडल का निर्माण कर रहा हूं और मुझे लगता है कि भौगोलिक लक्ष्य मेरे लक्ष्य चर की भविष्यवाणी करने में बहुत अच्छा होने की संभावना है। मेरे पास मेरे प्रत्येक उपयोगकर्ता का ज़िप कोड है। मैं पूरी तरह से इस बात के बारे में निश्चित नहीं हूँ कि …

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फ़िल्टर मैट्रिक्स के तत्वों को कैसे आरंभ करें?

मैं पाइथन कोड लिखकर बेहतर ढंग से कन्वेन्शियल न्यूरल नेटवर्क्स को समझने की कोशिश कर रहा हूँ, जो पुस्तकालयों पर निर्भर नहीं है (जैसे कि कॉननेट या टेन्सरफ्लो), और मैं कर्नेल मैट्रिक्स के मूल्यों को चुनने के तरीके पर साहित्य में अटक रहा हूँ, जब एक छवि पर एक दृढ़ …

24 machine-learning neural-networks deep-learning feature-construction conv-neural-network

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हमें कब / बिन निरंतर स्वतंत्र चर / सुविधाओं का विवेक करना चाहिए और कब नहीं करना चाहिए?

हमें कब / बिन स्वतंत्र चर / सुविधाओं का विवेक करना चाहिए और कब नहीं करना चाहिए? प्रश्न का उत्तर देने का मेरा प्रयास: सामान्य तौर पर, हमें बिन नहीं होना चाहिए, क्योंकि बिनिंग जानकारी खो देगा। बिनिंग वास्तव में मॉडल की स्वतंत्रता की डिग्री बढ़ा रहा है, इसलिए, बिनिंग …

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इंजीनियरिंग कार्य क्यों करता है?

हाल ही में मैंने सीखा है कि एमएल समस्याओं के लिए बेहतर समाधान खोजने का एक तरीका सुविधाओं का निर्माण है। उदाहरण के लिए, दो सुविधाओं को संक्षेपित करके ऐसा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, हमारे पास दो प्रकार के "हमले" और कुछ प्रकार के नायक के "बचाव" हैं। …

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फीचर इंजीनियरिंग के लिए ट्यूटोरियल

जैसा कि सभी जानते हैं, मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग बेहद महत्वपूर्ण है, हालांकि मुझे इस क्षेत्र से जुड़ी कुछ सामग्रियां मिलीं। मैंने कागले में कई प्रतियोगिताओं में भाग लिया और विश्वास है कि कुछ मामलों में अच्छे क्लासिफायर की तुलना में अच्छी सुविधाएँ और भी महत्वपूर्ण हो सकती …

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तंत्रिका नेटवर्क में दिन की सुविधा का निर्माण

प्रतिगमन समस्या पर काम करना मैंने "एक सप्ताह का दिन" सुविधा के प्रतिनिधित्व के बारे में सोचना शुरू कर दिया। मुझे आश्चर्य है कि कौन सा दृष्टिकोण बेहतर प्रदर्शन करेगा: एक विशेषता; सोमवार के लिए मूल्य 1/7; 2/7 मंगलवार के लिए ... 7 विशेषताएं: सोमवार के लिए (1, 0, 0, …

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"फ़ीचर स्पेस" क्या है?

"फ़ीचर स्पेस" की परिभाषा क्या है? उदाहरण के लिए, एसवीएम के बारे में पढ़ते समय, मैं "स्पेसिंग फीचर की मैपिंग" के बारे में पढ़ता हूं। CART के बारे में पढ़ते समय, मैंने "स्पेसिंग फीचर के विभाजन" के बारे में पढ़ा। मैं समझता हूं कि क्या हो रहा है, विशेष रूप …

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रैखिक एसवीएम के साथ निरंतर और द्विआधारी डेटा को मिलाकर?

इसलिए मैं एसवीएम के साथ खेल रहा हूं और मुझे आश्चर्य है कि क्या यह करना अच्छी बात है: मेरे पास निरंतर सुविधाओं का एक सेट (0 से 1) है और श्रेणीबद्ध विशेषताओं का एक सेट है जिसे मैंने डमी चर में परिवर्तित किया है। इस विशेष मामले में, मैं …

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क्या प्रशिक्षण डेटासेट पर केवल खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करना बेहतर है?

मैं डेटासेट पर खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) कर रहा हूं। फिर मैं एक आश्रित चर की भविष्यवाणी करने के लिए कुछ सुविधाओं का चयन करूंगा। सवाल यह है कि क्या मुझे अपने प्रशिक्षण डेटासेट पर EDA करना चाहिए? या क्या मुझे प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट में शामिल होना चाहिए, फिर …

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अधिकतम औसत विसंगति (दूरी वितरण)

मेरे पास दो डेटा सेट (स्रोत और लक्ष्य डेटा) हैं जो विभिन्न वितरण का पालन करते हैं। मैं MMD का उपयोग कर रहा हूं - जो कि स्रोत और लक्ष्य डेटा के बीच सीमांत वितरण की गणना करने के लिए एक गैर-पैरामीट्रिक दूरी वितरण है। स्रोत डेटा, Xs लक्ष्य डेटा, …

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मशीन सीखने में सुविधा निर्माण और सामान्यीकरण

आइए बताते हैं कि मैं एक फिल्म एम के लिए एक लॉजिस्टिक क्लासिफायर बनाना चाहता हूं। मेरी विशेषताएं व्यक्ति की उम्र, लिंग, व्यवसाय, स्थान जैसी कुछ होंगी। तो प्रशिक्षण सेट कुछ इस तरह होगा: आयु लिंग व्यवसाय का स्थान (1) / नापसंद (0) 23 एम सॉफ्टवेयर यूएस 1 24 एफ …

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स्वचालित कीवर्ड निष्कर्षण: सुविधाओं के रूप में कोसाइन समानताओं का उपयोग करना

मुझे एक दस्तावेज़-टर्म मैट्रिक्स , और अब मैं एक पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति (SVM, Naive Bayes, ...) के साथ प्रत्येक दस्तावेज़ के लिए कीवर्ड निकालना चाहूंगा। इस मॉडल में, मैं पहले से ही Tf-idf, Pos टैग, ...ममM लेकिन अब मैं nexts के बारे में सोच रहा हूं। मुझे शर्तों के बीच …

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डोमेन-अज्ञेय फीचर इंजीनियरिंग जो अर्थ अर्थ को बरकरार रखती है?

फ़ीचर इंजीनियरिंग अक्सर मशीन लर्निंग का एक महत्वपूर्ण घटक है ( 2010 में केडीडी कप जीतने के लिए इसका भारी उपयोग किया गया था )। हालाँकि, मुझे लगता है कि ज्यादातर इंजीनियरिंग तकनीकों की सुविधा है अंतर्निहित विशेषताओं के किसी भी सहज अर्थ को नष्ट करना या किसी विशेष डोमेन …

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