«machine-learning» 태그된 질문

지리적 위치 클러스터링에 대한 올바른 접근 방법 및 클러스터링 알고리즘은 무엇입니까? 다음 코드를 사용하여 지리적 위치 좌표를 클러스터링합니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = kmeans2(whiten(coordinates), 3, iter = 20) plt.scatter(coordinates[:,0], …

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

논리는 종종 모델을 과적 합함으로써 일반화 할 수있는 능력이 제한적이라고 말하지만, 이는 과적 합이 특정 복잡성 이후에 모델이 개선되는 것을 막을 수 있음을 의미 할 수도 있습니다. 과적 합은 데이터의 복잡성에 관계없이 모델을 악화시키는 원인이됩니까? 그렇다면 왜 그런가? 관련 : 위의 질문에 대한 후속 조치 , " 모델은 언제 적합하지 …

49 machine-learning  predictive-modeling 

주로 신경망을 이용한 실험에 TensorFlow 를 사용하고 있습니다. 지금은 꽤 많은 실험 (XOR-Problem, MNIST, 일부 회귀 분석 등)을 수행했지만 전체적으로 초보자로 간주 될 수 있기 때문에 특정 문제에 대해 "정확한"비용 함수를 선택하는 데 어려움을 겪고 있습니다. TensorFlow에 오기 전에 파이썬 과 NumPy를 사용 하여 완전히 연결된 MLP와 일부 반복 네트워크를 …

48 machine-learning  python  neural-network  statistics  tensorflow 

신경망은 컴퓨터 비전 작업에서 최고의 결과를 얻습니다 ( MNIST , ILSVRC , Kaggle Galaxy Challenge 참조 ). 그들은 Computer Vision에서 다른 모든 접근 방식보다 우수한 것으로 보입니다. 그러나 다른 작업도 있습니다. 카글 분자 활동 도전 회귀 : Kaggle Rain 예측 , 2 위 잡고 리프트 둘째 도 셋째 장소 - …

48 machine-learning  pgm 

나의 '머신 러닝'과제는 양성 인터넷 트래픽과 악성 트래픽을 분리하는 것입니다. 실제 시나리오에서 인터넷 트래픽의 대부분 (예 : 90 % 이상)은 양성입니다. 따라서 모델 훈련을 위해 유사한 데이터 설정을 선택해야한다고 생각했습니다. 그러나 나는 모델을 훈련시키기 위해 "클래스 밸런싱"데이터 접근 방식을 사용하여 양성 및 악성 트래픽의 동일한 수의 인스턴스를 암시하는 연구 논문을 …

48 machine-learning  dataset  unbalanced-classes 

머신 러닝 응용 프로그램의 시간 데이터를 처리하는 일반적인 / 모범 사례는 무엇입니까? 예를 들어 데이터 세트에 "2014-05-05"와 같이 이벤트 타임 스탬프가있는 열이있는 경우이 열에서 유용한 기능을 추출하는 방법은 무엇입니까? 미리 감사드립니다!

45 machine-learning  time-series  feature-selection 

LSTM과 시계열에 대한 사용법에 대해 조금 읽었으며 흥미롭지 만 동시에 어려웠습니다. 내가 이해하는 데 어려움을 겪었던 한 가지는 이미 시계열 기능 목록에 추가 기능을 추가하는 방법입니다. 다음과 같이 데이터 세트가 있다고 가정하십시오. t-3, t-2, t-1, 출력 이제 출력에 영향을주는 기능이 있지만 반드시 시계열 기능은 아니라는 사실을 알고 날씨 외부의 날씨를 …

42 machine-learning  neural-network  deep-learning  time-series 

딥 러닝 모델의 경우 일반적인 연습은 여러 교육 시대에 미니 배치 (일반적으로 작은 32/64)를 적용하는 것입니다. 나는 이것의 이유를 실제로 추측 할 수 없다. 내가 실수하지 않는 한 배치 크기는 훈련 반복 중에 모델에서 볼 수있는 훈련 인스턴스의 수입니다. 에포크는 각 훈련 사례가 모델에 의해 보여 졌을 때 완전한 회전입니다. …

40 machine-learning  deep-learning 

필자는이 블로그 게시물을 읽었습니다. The Financial World는 AI의 블랙 박스를 열고 싶어 합니다. 저자는 ML 모델을 "블랙 박스"라고 반복해서 말합니다. ML 모델을 언급 할 때 유사한 용어가 여러 곳에서 사용되었습니다. 왜 그래야만하지? ML 엔지니어가 신경망 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알지 못하는 것은 아닙니다. ML 엔지니어는 사용할 활성화 기능, 해당 …

40 machine-learning  terminology 

저는 R언어 프로그래머입니다. 나는 또한 데이터 과학자로 간주되지만 CS 이외의 학문 분야에서 온 사람들의 그룹에 있습니다. 이것은 데이터 과학자로서의 역할에서 잘 작동하지만 R다른 스크립팅 / 웹 언어에 대한 기본 지식 만 가지고 경력을 시작함으로써 두 가지 주요 영역에서 다소 부적절하다고 느꼈습니다. 프로그래밍 이론에 대한 확실한 지식이 부족합니다. 경쟁과 같은보다 빠르고 …

40 machine-learning  bigdata  statistics  programming  c 

나는 좋은 N- 프로젝트를 만들 것으로 생각되는 다양한 NFL 데이터 세트를 가지고 있지만 아직 아무것도하지 않았습니다. 이 사이트를 방문하면 기계 학습 알고리즘을 생각하게되었고 축구 경기의 결과를 예측하거나 다음 경기에서 얼마나 좋은지 궁금합니다. 3 위와 1 위에서 이론상으로 강한 런백을 한 팀 은 그러한 상황에서 볼을 돌리는 경향이 있어야 할 것으로 …

40 machine-learning  sports 

최근 UPC / Barcelona의 Oriol Pujol 교수의 기계 학습 수업에서 그는 광범위한 기계 학습 관련 작업에 사용할 가장 일반적인 알고리즘, 원리 및 개념을 설명했습니다. 여기서 나는 당신과 그것들을 공유하고 당신에게 묻습니다. 다양한 유형의 기계 학습 관련 문제와 관련된 접근 방식 또는 방법과 포괄적 인 프레임 워크 일치 작업이 있습니까? 간단한 …

39 machine-learning  algorithms 

GBM과 XGBOOST의 주요 차이점을 이해하려고합니다. 나는 그것을 시도했지만 두 알고리즘의 차이점과 xgboost가 GBM보다 거의 항상 더 나은 이유를 설명하는 좋은 대답을 찾지 못했습니다. XGBOOST가 그렇게 빠른 이유는 무엇입니까?

39 machine-learning  algorithms  xgboost  ensemble-modeling  gbm 

xgboost 모델을 실행했습니다. 의 출력을 해석하는 방법을 정확히 모르겠습니다 xgb.importance. 게인, 커버 및 주파수의 의미는 무엇이며 어떻게 해석합니까? 또한 Split, RealCover 및 RealCover %는 무엇을 의미합니까? 여기에 몇 가지 추가 매개 변수가 있습니다 기능 중요도에 대해 더 자세히 알려주는 다른 매개 변수가 있습니까? R 문서에서 Gain은 Information gain과 비슷하며 Frequency는 …

36 machine-learning  xgboost 

다른 지역 사회 의 사용자는 자신의 분야에 대해 재미있는 것을 인용 하는 것이 일반적입니다 . 기계 학습, 딥 러닝, 데이터 과학 및 매일 직면하는 것들에 대한 재미있는 것을 공유하는 것이 재미있을 수 있습니다!

35 machine-learning  neural-network  deep-learning