«machine-learning» 태그된 질문

아마존의 Alexa , Nuance 's Mix 및 Facebook의 Wit.ai는 모두 비슷한 시스템을 사용하여 텍스트 명령을 의도로 변환하는 방법, 즉 컴퓨터가 이해할 수있는 방법을 지정합니다. 나는 이것의 "공식적인"이름이 무엇인지 잘 모르겠지만 "의도 인식"이라고 부릅니다. 기본적으로 "조명을 50 % 밝기로 설정하십시오"에서로 전환하는 방법은입니다 lights.setBrightness(0.50). 그들이 지정하는 방법은 개발자가 의도와 연관되고 선택적으로 "엔터티"(기본적으로 …

11 machine-learning  nlp 

향후 예측을 위해 단어 목록에서 어떤 종류의 기능을 추출하려고 시도합니까? 기존 단어입니까 아니면 문자 혼란입니까? 내가 찾은 작업에 대한 설명 이 있습니다. 주어진 단어가 영어인지 대답 할 수있는 프로그램을 작성해야합니다. 사전에서 단어를 찾아보기 만하면 되기는 쉽지만 중요한 제한이 있습니다. 프로그램이 64KiB를 넘지 않아야합니다. 따라서 문제를 해결하기 위해 로지스틱 회귀를 사용할 …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

나는 word2vec에 완전히 새로운 그래서 pls는 나와 함께 견딜. 각각 1000-3000 사이의 트윗 세트를 포함하는 텍스트 파일 세트가 있습니다. 공통 키워드 ( "kw1")를 선택했으며 word2vec를 사용하여 "kw1"에 대한 의미 적으로 관련있는 용어를 찾고 싶습니다. 예를 들어 키워드가 "apple"인 경우 입력 파일을 기준으로 "ipad" "os" "mac"...와 같은 관련 용어가 표시됩니다. 따라서 …

11 machine-learning  nlp  text-mining 

임의의 포리스트에서 과적 합을 피하고 싶습니다. 이와 관련하여 mtry, nodesize 및 maxnodes 등을 사용하려고합니다. 이러한 매개 변수의 값을 선택하도록 도와 주시겠습니까? R을 사용하고 있습니다. 또한 가능한 경우 임의 포리스트 (R)에서 k- 폴드 크로스 유효성 검사를 사용하는 방법을 알려주십시오.

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

FMA (Field-Aware Factorization Machine)와 표준 FM (FM)이 어떻게 비교되는지 설명 할 수 있습니까? 표준 : http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "현장 인식": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

가상 온라인 클러스터링 응용 프로그램의 예를 보여 드리겠습니다. 시간 n에서 포인트 1,2,3,4는 청색 클러스터 A에 할당되고 포인트 b, 5,6,7은 적색 클러스터 B에 할당됩니다. 시간 n + 1에서, 파란색 점 A에 할당 된 새로운 점 a가 도입되지만, 점 b도 파란색 군집 A에 지정됩니다. 끝점 1,2,3,4, a, b는 A에 속하고 5,6,7은 B에 …

11 machine-learning  clustering 

서버 모니터 알람을 가져와 문제의 근본 원인을 확인하기 위해 pybrain을 찾고 있습니다. 감독 학습을 사용하고 교육 데이터 세트를 관리하여 교육에 만족합니다. 데이터는 다음과 같이 구성됩니다. 서버 유형 A # 1 경보 유형 1 경보 유형 2 서버 유형 A # 2 경보 유형 1 경보 유형 2 서버 유형 B …

11 machine-learning  neural-network 

40 개의 독립 변수 (x1, ..., x40)와 하나의 종속 변수 (y)가있는 일련의 방정식을 풀려고합니다. 총 방정식 수 (행 수)는 ~ 300이며 y와 예측 값 사이의 총 제곱합 오류를 최소화하는 40 계수 세트로 풀고 싶습니다. 내 문제는 행렬이 매우 희박하고 희소 데이터로 방정식 시스템을 푸는 가장 좋은 방법을 모른다는 것입니다. 데이터 …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

R 기본 함수 glm()는 MLE에 Fishers Scoring glmnet을 사용하는 반면 좌표 하강 법을 사용하여 동일한 방정식을 해결하는 것으로 보입니다. Fisher Scoring이 다른 행렬 연산 외에도 2 차 미분 행렬을 계산하므로 좌표 강하는 Fisher Scoring보다 시간 효율적입니다. 좌표 하강은 O (np) 시간에 동일한 작업을 수행 할 수 있지만 수행 비용이 많이 …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

나는 종종 시퀀스 인 예측 변수가있는 모델 (분류 또는 회귀)을 작성하고 있으며 모델에 예측 변수로 포함시킬 수있는 최선의 방법으로 변수를 요약하기위한 기술 권장 사항을 찾으려고 노력했습니다. 구체적인 예로, 고객이 향후 90 일 내에 회사를 떠날 것인지 예측하기 위해 모델을 구축한다고 가정합니다 (t와 t + 90 사이, 따라서 이진 결과). 사용 …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

일반화 선형 모델 (GLM)은 통계 모델로 간주 될 것이라고 생각했지만 친구가 일부 논문에서이를 기계 학습 기술로 분류한다고 말했습니다. 어느 것이 사실입니까 (또는 더 정확합니까)? 모든 설명을 부탁드립니다.

11 machine-learning  statistics  glm 

따라서 분류 자에 의해 해결 된 기존의 문제 영역에 상당히 잘 맞는 머신 러닝 응용 프로그램의 가능성이 있습니다. 즉, 항목과 항목을 설명하는 속성 집합이 있습니다. 그러나 모델을 만드는 대신 Naive Bayes 또는 유사한 분류기에서와 같이 확률이 높으면 최종 사용자가 검토하고 수정할 수있는 대략적인 사람이 읽을 수있는 규칙 집합이되기를 원합니다. 연관 …

11 machine-learning  classification 

평면 테이블에 여러 객체가있는 이미지가 주어진 경우 각 객체에 대한 세그먼트 화 마스크의 출력이 필요한 알고리즘을 구현하려고합니다. CNN과 달리, 여기서 목표는 익숙하지 않은 환경에서 객체를 감지하는 것입니다. 이 문제에 대한 최선의 접근 방법은 무엇입니까? 또한 온라인으로 사용할 수있는 구현 예제가 있습니까? 편집 : 죄송합니다. 질문이 약간 오도되었을 수 있습니다. "친숙하지 …

11 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

나는 새로운 오전 TensorFlow 나는 그것을 사용하기 전에 나는 TensorFlow의 기능과 단점을 이해할 필요가있다. 나는 그것이 딥 러닝 프레임 워크라는 것을 알고 있지만 다른 기계 학습 알고리즘과는 별도로 텐서 흐름과 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어 TensorFlow를 사용하여 SVM 또는 임의 포리스트를 사용할 수 있습니까? (이것이 미친 소리라는 것을 안다) …

11 machine-learning 

현재 SVM을 사용하고 있으며 훈련 기능을 [0,1] 범위로 조정하고 있습니다. 먼저 훈련 세트에 적합 / 변환 한 다음 동일한 변형을 테스트 세트에 적용합니다 . 예를 들면 다음과 같습니다. ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) ### Perform transformation on testing set X_test …

11 machine-learning  svm  feature-scaling