machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैंने पाया कि रैखिक नेटवर्क (ReLU) ने कई स्थानों पर तंत्रिका नेटवर्क के लिए लुप्त हो रही ढाल समस्या के समाधान के रूप में प्रशंसा की । यही है, एक सक्रियण फ़ंक्शन के रूप में अधिकतम (0, x) का उपयोग करता है। जब सक्रियण सकारात्मक होता है, तो यह स्पष्ट …

40 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

मैं प्रतिगमन के लिए यादृच्छिक जंगलों के साथ खेल रहा हूं और मुझे यह समझने में कठिनाई हो रही है कि महत्व के दो उपायों का क्या मतलब है, और उनकी व्याख्या कैसे की जानी चाहिए। importance()समारोह हर चर के लिए दो मानों देता है: %IncMSEऔर IncNodePurity। क्या इन 2 …

40 r  machine-learning  random-forest  importance 

मैं तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करके एक जटिल प्रणाली के परिणाम की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं। परिणाम (निर्भर) मान 0 और 10,000 के बीच होते हैं। अलग-अलग इनपुट वैरिएबल की अलग-अलग रेंज होती हैं। सभी चर में लगभग सामान्य वितरण होते हैं। मैं प्रशिक्षण से पहले …

40 machine-learning  neural-networks  multidimensional-scaling 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि शब्द समानता की गणना के लिए लेटेंट डिरिक्लेट आवंटन और शब्द 2vec में क्या समानता है। जैसा कि मैं समझता हूं, LDA अव्यक्त विषयों की संभावनाओं की एक सदिश के लिए शब्दों को मैप करता है , जबकि word2vec उन्हें वास्तविक …

39 machine-learning  self-study  natural-language  latent-variable  word2vec 

मुझे अपने निर्णय वृक्ष के लिए 100% सटीकता मिल रही है। मैं क्या गलत कर रहा हूं? यह मेरा कोड है: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

मैं समझ गया कि रैंडम फ़ॉरेस्ट और एक्सट्रीमली रेंडमाइज्ड ट्री इस मायने में भिन्न होते हैं कि रैंडम फ़ॉरेस्ट में पेड़ों के विभाजन नियतात्मक होते हैं जबकि वे अत्यधिक रैंडमाइज्ड ट्रीज़ के मामले में रैंडम होते हैं (अधिक सटीक होने के लिए, अगला स्प्लिट बेस्ट स्प्लिट है वर्तमान पेड़ के …

38 machine-learning  correlation  references  random-forest 

मैं एक ऐसे कागज की तलाश कर रहा हूँ, जो स्टैक्ड ऑटो-एनकोडर्स या डीप विश्वास नेटवर्क की तरह एक गहरे आर्किटेक्चर के हाइपरपैरमीटर को चुनने के बारे में दिशानिर्देश देने में मदद कर सके। बहुत सारे हाइपरपैरामीटर हैं और मैं बहुत उलझन में हूं कि उन्हें कैसे चुना जाए। इसके …

38 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks  hyperparameter 

ऑफ़लाइन और ऑनलाइन सीखने के बीच अंतर क्या है ? क्या यह पूरे डेटासेट (ऑफ़लाइन) बनाम अधिगम (एक समय में एक उदाहरण) सीखने की बात है? दोनों में इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम के उदाहरण क्या हैं?

38 machine-learning  online 

TL, DR: ऐसा प्रतीत होता है कि, बार-बार की गई सलाह के विपरीत, लीव-वन-आउट क्रॉस वैरिडेशन (LOO-CV) - यानीकश्मीरकश्मीरK साथ Fold CVकश्मीरकश्मीरK(एनएनN की संख्या केबराबर)प्रशिक्षण टिप्पणियों का) - सामान्यीकरण त्रुटि का अनुमान लगाता है जोकिसी भी K के लिएसबसे कम परिवर्तनशील है, न कि सबसे अधिक चर,मॉडल / एल्गोरिथ्म, डेटासेट, …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

मैं 200,000+ नमूनों के साथ एक डेटासेट पर काम कर रहा हूं और प्रति नमूने लगभग 50 विशेषताएं: 10 निरंतर चर और अन्य ~ 40 श्रेणीबद्ध चर (देश, भाषा, वैज्ञानिक क्षेत्र आदि) हैं। इन श्रेणीबद्ध चरों के लिए, आपके पास 150 विभिन्न देशों, 50 भाषाओं, 50 वैज्ञानिक क्षेत्रों आदि के …

37 machine-learning  classification  categorical-data  random-forest  many-categories 

मैं अपने खुद के कौशल को आगे बढ़ाना चाहता हूं और मैं हमेशा मशीन लर्निंग से मोहित रहा हूं। हालांकि, छह साल पहले मैंने इसका पीछा करने के बजाय कंप्यूटर विज्ञान के लिए पूरी तरह से असंबंधित डिग्री लेने का फैसला किया। मैं अब लगभग 8-10 वर्षों से सॉफ़्टवेयर और …

37 machine-learning  references  mathematical-statistics 

मेरे पास इस सेमेस्टर में मशीन लर्निंग कोर्स है और प्रोफेसर ने हमें वास्तविक दुनिया की समस्या का पता लगाने और कक्षा में पेश किए गए मशीन सीखने के तरीकों में से एक के द्वारा हल करने के लिए कहा , जैसे: निर्णय के पेड़ कृत्रिम तंत्रिका प्रसार समर्थन वेक्टर …

37 machine-learning 

जहाँ तक मुझे पता है, स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट को लर्निंग एल्गोरिथम के रूप में अपनाते समय, कोई व्यक्ति पूर्ण डेटासेट के लिए 'युग', और एकल अद्यतन चरण में उपयोग किए गए डेटा के लिए 'बैच' का उपयोग करता है, जबकि दूसरा क्रमशः 'बैच' और 'मिनीबैच' का उपयोग करता है, और …

37 machine-learning 

पृष्ठ संख्या 223 में सांख्यिकीय शिक्षा के लिए एक परिचय में , लेखक रिज रिग्रेशन और लासो के बीच के अंतर को संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं। वे एक उदाहरण (चित्र 6.9) प्रदान करते हैं, जब "लास्सो पूर्वाग्रह, प्रसरण और MSE के संदर्भ में रिज प्रतिगमन को बेहतर बनाता है"। …

37 machine-learning  prediction  lasso  regularization  ridge-regression 

मैं एक प्रमुख रिटेलर से एक एमएल विशेषज्ञ द्वारा एक प्रस्तुति देख रहा था, जहां उन्होंने स्टॉक इवेंट्स के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल विकसित किया था। आइए एक पल के लिए मान लें कि समय के साथ, उनका मॉडल बहुत सटीक हो जाता है, क्या यह …

36 machine-learning  predictive-models