«machine-learning» 태그된 질문

그라디언트 디센트와 확률 적 그라디언트 디센트의 차이점은 무엇입니까? 나는 이것에 익숙하지 않습니다. 짧은 예를 들어 차이점을 설명 할 수 있습니까?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 이것이이 질문을하기에 적합한 장소인지는 모르겠지만 Data Science 전담 커뮤니티가 제 생각에 가장 적합한 장소 여야합니다. 방금 데이터 과학 …

23 machine-learning  bigdata  dataset 

T-SNE, isomap, PCA, Supervised PCA 등과 같은 고차원 데이터 세트를 시각화하기위한 많은 기술이 있습니다. 그리고 우리는 2D 또는 3D 공간으로 데이터를 투사하는 동작을 수행하므로 "예쁜 그림이 있습니다. ". 이러한 포함 (매니 폴드 학습) 방법 중 일부가 여기 에 설명되어 있습니다 . 그러나이 "예쁜 그림"은 실제로 의미가 있습니까? 이 임베디드 공간을 …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

기계 학습 모델에서 월 및 시간과 같은 기능을 요소 또는 숫자로 인코딩하는 것이 더 낫습니까? 한편으로, 나는 시간이 앞으로 진행되는 과정이기 때문에 숫자 인코딩이 합리적이라고 생각하지만 (5 개월은 6 개월이 뒤 따름), 반면에 순환 인코딩으로 인해 범주 형 인코딩이 더 합리적이라고 생각합니다 연도 및 일수 (12 번째 달 다음에 첫 …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

저는 현재 Python 및 Scikit과 함께 분류 목적으로 배우고 GridSearch에 대해 약간의 독서를하고 있습니다. 최상의 결과를 얻도록 견적 매개 변수를 최적화하는 데 좋은 방법이라고 생각했습니다. 내 방법론은 다음과 같습니다. 내 데이터를 훈련 / 테스트로 나눕니다. 5Fold Cross 검증과 함께 GridSearch를 사용하여 내 추정기 (Random Forest, Gradient Boost, SVC 등)를 훈련하고 …

23 machine-learning  cross-validation 

나는이 OTTO Kaggle 챌린지 에 대한 솔루션에 대해 읽고 있었고 첫 번째 장소 솔루션은 입력 데이터 X에 대해 몇 가지 변환을 사용하는 것 같습니다 (예 : Log (X + 1), sqrt (X + 3/8) 등). 다양한 분류 자에게 어떤 종류의 변환을 적용 할 것인지에 대한 일반 지침? 평균-평균 및 최소-최대 …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

나는 종종 사람들이 왜 회선 신경망이 여전히 잘 이해되지 않는다고 말하는 것을 들었습니다. Convolutional Neural Networks가 계층을 올라갈 때 점점 더 정교한 기능을 배우는 이유는 무엇입니까? 그로 인해 이러한 기능 스택이 만들어졌으며 다른 유형의 심층 신경망에도 적용됩니까?

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

딥 러닝의 기본 사항을 자세히 설명하는 논문을 찾고 있습니다. 딥 러닝을위한 Andrew Ng 과정과 같은 것이 이상적입니다. 내가 어디에서 찾을 수 있는지 아십니까?

22 machine-learning  deep-learning 

Pascal VOC 리더 보드의 감지 작업에 대한 mAP (평균 평균 정밀도)를 계산하는 방법은 무엇입니까? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 11 페이지 에서 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf 평균 정밀도 (AP). VOC2007 챌린지의 경우, 보간 평균 정밀도 (Salton and Mcgill 1986)를 사용하여 분류 및 탐지를 평가했습니다. 주어진 작업과 클래스에 대해 정밀도 / 리콜 곡선은 메서드의 순위 출력에서 ​​계산됩니다. …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

바이너리 KerasClassifier 모델의 정밀도, 리콜 및 F1- 점수를 계산하고 싶지만 해결책을 찾지 못했습니다. 내 실제 코드는 다음과 같습니다. # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal', activation='sigmoid')) # …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

최근 내 친구가 인터뷰에서 의사 결정 트리 알고리즘이 선형 또는 비선형 알고리즘인지 물었습니다. 이 질문에 대한 답을 찾으려고했지만 만족스러운 설명을 찾지 못했습니다. 누구 든지이 질문에 대한 해결책에 대답하고 설명 할 수 있습니까? 또한 비선형 기계 학습 알고리즘의 다른 예는 무엇입니까?

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

그래디언트 디센트가 최소로 수렴하지 않는 시나리오가 있는지 궁금합니다. 그래디언트 디센트가 항상 전역 최적으로 수렴되는 것은 아닙니다. 또한 계단 크기가 너무 클 경우 최적에서 벗어날 수 있다는 것도 알고 있습니다. 그러나, 그것이 어떤 최적에서 벗어나면 결국 다른 최적으로 갈 것 같습니다. 따라서, 경사 하강은 국부적 또는 세계적 최적으로 수렴되도록 보장 될 …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Tensorflow 웹 사이트에서 기계 학습을 배우기 시작했습니다. 나는 딥 러닝 프로그램이 따르는 흐름에 대한 매우 기초적인 이해를 개발했습니다 (이 방법은 저에게 책과 큰 기사를 읽는 대신 빨리 배우게합니다). 내가 겪은 몇 가지 혼란스러운 것들이 있습니다. 그중 2 가지가 있습니다 : 편견 무게 tensorflow 웹 사이트의 MNIST 튜토리얼에서 이미지에 특정 패턴이 …

21 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

이 문서를 읽을 때 "선형 분류기는 기능과 클래스간에 매개 변수를 공유하지 않습니다."라는 문구가 있습니다. 이 진술의 의미는 무엇입니까? 로지스틱 회귀와 같은 선형 분류기는 서로 독립적 인 기능이 필요합니까?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

사용 StandardScaler에 대해 읽을 때 대부분의 권장 사항은 데이터를 기차 / 테스트로 나누기 StandardScaler 전에 사용해야한다고 말 했지만 온라인으로 게시 된 코드 중 일부 (sklearn을 사용하여)를 확인했을 때 두 가지 주요 용도가있었습니다. 1- StandardScaler모든 데이터를 사용 합니다. 예 : from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_fit = sc.fit(X) X_std …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing