machine-learning pg. 7

Przykład użycia wiązań Pythona dla biblioteki SVM, LIBSVM

Bardzo potrzebuję przykładu zadania klasyfikacyjnego używającego LibSVM w Pythonie. Nie wiem jak powinno wyglądać wejście i która funkcja odpowiada za trening, a która za testy Dzięki

Równania SVM z pakietu e1071 R?

Jestem zainteresowany testem wydajności SVM, aby sklasyfikować kilka osób na cztery grupy / klasy. Korzystając z funkcji svmt ... > Group 4(n4) *N = n1+n2+n3+n4 Czy Jest jakiś sposób, aby uzyskać te równania za pomocą funkcji svm w pakiecie e1071 r?

r machine-learning svm libsvm

Przewodnik do konwersji imageset.cpp

Jestem stosunkowo nowy w uczeniu maszynowym / python / ubuntu. Mam zestaw obrazów w .format jpg, w którym połowa zawiera fun ... Moje pytanie brzmi czy ktoś może podać krok po kroku poradnik Jak używać convert_imageset.cpp w terminalu ubuntu? Thanks

image-processing machine-learning computer-vision deep-learning caffe

Atrapy zmiennych, gdy nie wszystkie kategorie są obecne

Mam zbiór ramek danych, gdzie jedna z kolumn zawiera zmienną kategoryczną. Chciałbym przekonwertować go na kilka fałszywych z ... cat 1 a 2 b 3 a Zostań tym: cat_a cat_b cat_c 1 1 0 0 2 0 1 0 3 1 0 0

python pandas machine-learning dummy-variable

Wykorzystanie uczenia maszynowego do usuwania duplikatów danych

Mam następujący problem i myślałem, że mogę użyć uczenia maszynowego, ale nie jestem całkowicie pewien, czy to zadziała w moi ... tałć go w platformę analityczną, aby uzyskać wgląd w naszych klientów. Wszelkie opinie będą bardzo mile widziane:) Dzięki.

duplicates machine-learning recommendation-engine mahout record-linkage

Jak mogę wdrożyć szkolenie przyrostowe dla xgboost?

Problem polega na tym, że moje dane pociągu nie mogą być umieszczone w pamięci RAM ze względu na rozmiar danych pociągu. Potr ... , batch_dtrain, 2) w jakiejś pętli - to nie pomoże, bo w takim przypadku po prostu przebudowuje cały model dla każdej partii.

python machine-learning xgboost

Jaka jest różnica między cechą a etykietą?

Śledzę tutorial o podstawach uczenia maszynowego i jest wzmianka, że coś może być feature lub label. Z tego, co wiem, fu ... zrozumieć, co to jest etykieta, znam znaczenie tego słowa, Ale chcę wiedzieć, co to znaczy w kontekście uczenia maszynowego.

artificial-intelligence machine-learning

Jak połączyć dwie warstwy w keras?

Mam przykład sieci neuronowej z dwiema warstwami. Pierwsza warstwa pobiera dwa argumenty i ma jedno wyjście. Drugi powinien p ... .1, epsilon=1e-08, decay=0.0) result.add(merged) result.compile(optimizer=ada_grad, loss=_loss_tensor, metrics=['accuracy'])

machine-learning neural-network keras

znaczenie PCA lub SVD w uczeniu maszynowym

Przez cały ten czas (szczególnie w konkursie Netflix), zawsze natykam się na ten blog (lub forum liderów), gdzie wspomnieć, j ... akąś wersję systemu rekomendacji (powiedzmy filtrowanie kolaboracyjne): 1) Without SVD 2) With SVD Jak to pomaga Dzięki

machine-learning data-mining bigdata svd netflix

Jak dokładnie działa k-means++?

Mam problem ze zrozumieniem algorytmu k-means++. Interesuje mnie dokładnie jak dobierane są pierwsze centroidy k (reszta jes ... Bardzo dobrze skomentowany kod źródłowy również by pomógł. Jeśli używasz 6 tablic, powiedz nam, który z nich jest dla czego.

language-agnostic algorithm machine-learning cluster-analysis k-means

Bayesian networks tutorial [zamknięty]

Dla początkującego, od której książki najlepiej zacząć studiowanie sieci bayesowskich?

machine-learning bayesian-networks

Jak zainstalować pakiet xgboost w Pythonie (Platforma windows)?

Http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/python/python_intro.html Na stronie głównej xgboost(powyższy link) jest napisane: ... and run build.sh in root path? Czy ktoś wie jak zainstalować xgboost dla Pythona na platformie Windows10? Dzięki za pomoc!

python installation machine-learning python-2.7 xgboost

pytorch-połączenie między stratą.backward() i optimizer.krok()

Gdzie jest wyraźny związek pomiędzy optimizer i loss? Skąd optymalizator wie, gdzie uzyskać gradienty straty bez wywołania ... e musiałem przekazywać gradientów do optymalizatora. loss.backward() # Back Propagation optimizer.step() # Gardient Descent

machine-learning neural-network pytorch gradient-descent

Odzyskiwanie nazw funkcji wyjaśnionego współczynnika wariancji w PCA ze sklearn

Próbuję odzyskać po PCA wykonanym za pomocą scikit-learn, Które funkcje są wybrane jakoistotne . Klasyczny przykład z IRIS ... .feature_names ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)'] Z góry dziękuję za pomoc.

python machine-learning scikit-learn pca

Jak obliczyć parametr regularyzacji w regresji liniowej

Gdy mamy wielomian liniowy wysokiego stopnia, który jest używany do dopasowania zbioru punktów w konfiguracji regresji liniow ... lizacji parametrów theta w algorytmie opadania gradientu. Moje pytanie brzmi jak obliczyć ten parametr regularyzacji lambda?

machine-learning regression data-mining

Sklep SGDClassifier partial fit

Próbuję użyć SGD do sklasyfikowania dużego zbioru danych. Ponieważ dane są zbyt duże, aby zmieścić się w pamięci, chciałbym u ... muszę przejść 60 razy nad danymi, aby osiągnąć taką samą dokładność. Dlaczego ta różnica (5 vs. 60)? Czy robię coś nie tak?

python machine-learning scikit-learn gradient-descent

Znacznik pos Pythona nltk nie zwraca prawidłowego znacznika części mowy

Mając to: text = word_tokenize("The quick brown fox jumps over the lazy dog") I bieg: nltk.pos_tag(text) Otrzymuję: ... tego za pomocą swojego narzędzia online daje taki sam wynik; quick, brown i fox powinny być przymiotniki, a nie rzeczowniki.

python machine-learning nltk nlp pos-tagger

Scikit-naucz się: jak uzyskać True Positive, True Negative, False Positive I False Negative

Jestem nowy w uczeniu maszynowym i w scikit-ucz się. Mój problem: (proszę, popraw każdy rodzaj nieporozumienia) Mam zbi ... cm=confusion_matrix(y_test, predicted) #I should calculate the TP,TN, FP and FN #I don't know how to continue

python machine-learning classification scikit-learn supervised-learning

Rozróżnianie nadmiarowości a dobre przewidywanie

Są to pytania, jak obliczyć i zmniejszyć nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym. Myślę, że wielu nowych w uczeniu maszyno ... gresja uważa, że teksty silnie korelują. Proszę odpowiedzieć na każde z pytań, nawet jeśli nie znasz ich wszystkich. Dzięki!

python machine-learning numpy regression scikit-learn

Soft attention vs. hard attention

W tym wpisie na blogu, nieuzasadniona skuteczność powtarzających się Sieci Neuronowych , Andrej Karpathy wspomina przyszłe ki ... na odróżnić twardej? Znalazłem Wyjaśnienie na temat uwagi tutaj, ale wciąż zdezorientowany na temat miękkiej/twardej części.

machine-learning neural-network recurrent-neural-network