machine-learning pg. 6

Różne algorytmy drzewa decyzyjnego z porównaniem złożoności lub wydajności

Prowadzę badania nad eksploracją danych, a dokładniej drzewami decyzyjnymi. Chciałbym wiedzieć, czy istnieje wiele algorytmó ... den?), a co jest lepsze, na podstawie kryteriów takich jak Wydajność złożoność błędy w podejmowaniu decyzji i więcej.

Nienadzorowane algorytmy automatycznego tagowania?

Chcę zbudować aplikację webową, która pozwoli użytkownikom przesyłać dokumenty, Filmy, obrazy, Muzyka, a następnie dać im moż ... ażyć, aby poprawić precyzję znakowania? 4. Jak mogę rozszerzyć to na automatyczne tagowanie wideo i obrazów? Z góry dzięki!

algorithm machine-learning nlp tagging

Jak interpretować macierz wiedzy scikita i raport klasyfikacyjny?

Mam zadanie do analizy nastrojów, dla tego im za pomocą tego corpus opinie mają 5 klas (very neg, neg, neu, pos, very pos), ... co oznacza recall, precision, f1score i wsparcie dla tych danych?. Co mogę powiedzieć o tych danych?. Z góry dzięki chłopaki

machine-learning nlp svm scikit-learn confusion-matrix

Zalecany pakiet do bardzo dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego w R

Wygląda na to, że R jest naprawdę zaprojektowany do obsługi zbiorów danych, które może wciągnąć całkowicie do pamięci. Jakie ... ć do pamięci? Jeśli R jest po prostu zły sposób, aby to zrobić, jestem otwarty na inne solidne darmowe sugestie (np.]}

r machine-learning signal-processing bigdata

Opcje wdrażania modeli R w produkcji

Wydaje się, że nie ma zbyt wielu opcji wdrażania modeli predykcyjnych w produkcji, co jest zaskakujące, biorąc pod uwagę eksp ... m samym serwerze co dane, a następnie uruchomić się z tymi przychodzącymi danymi za pomocą skryptu R? Są jakieś inne opcje?

r machine-learning classification deployment pmml

Integracja Java-R?

Mam aplikację Java, która musi wykonać częściową regresję najmniejszych kwadratów. Wydaje się, że nie ma tam implementacji Ja ... onitorować go. Dane będą odczytywane i zapisywane na dysk. Który z nich byś polecił? Czy przegapiłem oczywistą trzecią opcję?

java r machine-learning regression

Zrozumienie Backropagacji Sieci Neuronowych

Aktualizacja: lepsze sformułowanie problemu. Próbuję zrozumieć algorytm backpropagacji z siecią neuronową XOR jako przykład. ... wóch wyjść należy podłączyć do O(h)*(1 - O(h)) części formuły?Krok 3 http://pandamatak.com/people/anand/771/html/img343.gif

computer-science machine-learning neural-network backpropagation

Mieszanie kategorycznych i ciągłych danych w naiwnym klasyfikatorze Bayesa za pomocą scikit-learn

Używam scikit-learn w Pythonie do opracowania algorytmu klasyfikacji do przewidywania płci niektórych klientów. Między innymi ... ne kategoryczne i ciągłe w moim modelu, tak naprawdę Nie wiem, jak sobie z tym poradzić. Wszelkie pomysły będą mile widziane!

python machine-learning classification data-mining scikit-learn

Niezrównoważone Dane i ważona Entropia krzyżowa

Próbuję wytrenować sieć z niezrównoważonymi danymi. Mam A (198 próbek), B (436 próbek), C (710 próbek), D (272 próbek) i czyt ... y, pos_weight=weights)) Czytałem ten i inne przykłady z klasyfikacją binarną, ale nadal nie bardzo jasne. Z góry dzięki.

python machine-learning tensorflow deep-learning

TensorFlow Precision / Recall / F1 score and Confusion matrix

Chciałbym się dowiedzieć, czy istnieje sposób na zaimplementowanie innej funkcji score z pakietu scikit learn, takiej jak Ta: ... :", batch, accuracy.eval({x: test_arrays, y: test_labels}) Czy będę musiał ponownie uruchomić sesję, aby uzyskać prognozę ?

python machine-learning tensorflow scikit-learn

Implementacja worka-of-Words-Bayes classifier w NLTK

W zasadzie mam to samo pytanie co ten facet .. Przykład w książce nltk dla naiwnego klasyfikatora Bayesa uwzględnia tylko t ... ego zrobić z wbudowanymi klasyfikatorami NLTK. O to chodzi? Jak zrobić klasyfikację częstotliwości / worków słów NB z NLTK?

python machine-learning nltk nlp bayesian

Jak rozumieć pojęcie " tensor` w TensorFlow?

Jestem nowy w TensorFlow. Kiedy czytam istniejącą dokumentację, stwierdziłem, że termin tensor jest bardzo mylący. Z tego pow ... związek pomiędzy tensor a Variable, tensor vs. tf.constant, "tensor" vs. tf.placeholder? Czy są to wszystkie typy tensorów?

python machine-learning tensorflow deep-learning tensor

Wykrywanie obiektów TensorFlow we własnym zbiorze danych

Po spędzeniu kilku dni próbując osiągnąć to zadanie, chciałbym podzielić się moim doświadczeniem, jak poszło o odpowiedź na pytanie: Jak używać TS Object Detection do treningu przy użyciu własnego zbioru danych?

machine-learning tensorflow object-detection

Jak wybrać język Do Programowania sztucznej inteligencji? [zamknięte]

zamknięte . To pytanie jest oparte na opinii . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. ... iętaj, że używając sugerowanego języka muszę być w stanie zastosować dowolną technikę AI (lub przynajmniej większość z nich).

artificial-intelligence machine-learning neural-network

Keras binary crossentropy vs categorical crossentropy performance?

Próbuję wytrenować CNN do kategoryzowania tekstu według tematu. Kiedy używam binary_crossentropy dostaję ~80% acc, z categori ... izer='adam', metrics=['accuracy']) Lub model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

machine-learning neural-network keras conv-neural-network

TensorFlow-regularyzacja ze stratą L2, jak zastosować do wszystkich wag, nie tylko ostatniego?

Gram z ANN, która jest częścią kursu Udacity DeepLearning. Mam zadanie, które polega na wprowadzeniu uogólnienia do sieci z ... _dataset, hidden_weights) + hidden_biases) test_prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(test_relu, out_weights) + out_biases)

machine-learning neural-network tensorflow deep-learning regularized

scikit.predict () default threshold

Pracuję nad problemem klasyfikacji z niezrównoważonymi klasami(5% 1). Chcę przewidzieć klasę, nie prawdopodobieństwo. W prob ... yfikator jak MultinomialNB, który nie obsługuje class_weight? Poza używaniem predict_proba() i samodzielnym obliczaniem klas.

python machine-learning classification scikit-learn

Funkcja kosztów, regresja liniowa, próba uniknięcia twardego kodowania theta. Octave.

Jestem w drugim tygodniu kursu uczenia maszynowego profesora Andrew Ng przez Coursera. Pracujemy nad regresją liniową i w tej ... amach tej funkcji? Jeśli potrzebujesz więcej informacji, aby zrozumieć, o co staram się zapytać, postaram się je dostarczyć.

machine-learning linear-regression octave

Czy Mogę używać CountVectorizer w scikit-nauczyć się liczyć częstotliwość dokumentów, które nie zostały użyte do wyodrębnienia tokenów?

Pracowałam z klasą scikit-learn. Rozumiem, że jeśli zostanie użyty w sposób pokazany poniżej, ostateczne wyjście będzie skła ... ażda rada jest mile widziana. PS: wszystkie kredyty należne Blog Matthiasa Friedricha dla przykładu, którego użyłem powyżej.

python machine-learning tf-idf scikit-learn

Zrozumienie min DF i max DF w scikit CountVectorizer

Mam pięć plików tekstowych, które wprowadzam do CountVectorizer. Określając min_df i max_df do instancji CountVectorizer, co ... zademonstrować użycie min_df i / lub max_df. Czy ktoś mógłby podać wyjaśnienie lub przykład demonstrujący min_df lub max_df.

python machine-learning nlp scikit-learn