«machine-learning» 태그된 질문

나는이 질문에 대한 명확한 대답이 없다는 것을 알고 있지만 많은 데이터가있는 거대한 신경망이 있고 새로운 기능을 입력에 추가하고 싶다고 가정 해 봅시다. "가장 좋은"방법은 새로운 기능으로 네트워크를 테스트하고 결과를 보는 것이지만 기능이 도움이되지 않는지 테스트하는 방법이 있습니까? 상관 관계 측정 ( http://www3.nd.edu/~mclark19/learn/CorrelationComparison.pdf ) 등?

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

{protein} 서열을 특정 클래스 (Neuropeptide hormone 전구체)에 속하는지 분류하기 위해 기존의 감독 된 분류기를 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 약 1,150 만 개의 단백질 서열의 배경 ( "알려지지 않은 / 나쁜 주석이 달린 배경")에 대해 약 1,150 개의 알려진 "양성"또는 다양한 속성으로 주석이 달린 약 10 만 개의 검토 된 관련 …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

분류 문제를 겪고 있으며 많은 사람들의 코드와 자습서를 읽었습니다. 내가 발견 한 것은 많은 사람들이 걸릴 것입니다 np.log또는 log연속 같은 변수의 loan_amount또는 applicant_income등 나는 그 이유를 이해하고 싶습니다. 모델 예측 정확도를 향상시키는 데 도움이됩니까? 필수입니까? 또는 그 뒤에 논리가 있습니까? 가능하면 설명을 제공해주세요. 감사합니다.

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

에서 Keras 처음부터 훈련 convnets에 블로그 , 코드 쇼는 네트워크 교육 및 검증 데이터를 실행할 수 있습니다. 테스트 데이터는 어떻습니까? 유효성 검사 데이터가 테스트 데이터와 동일합니까? train 및 validation 폴더와 비슷한 줄에 별도의 테스트 폴더가있는 경우 테스트 데이터에 대한 혼동 행렬을 얻는 방법은 무엇입니까? 나는 이것을하기 위해 scikit learn 또는 …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

아래 예측 함수는 -ve 값도 제공하므로 확률이 될 수 없습니다. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) 나는 구글 & 시도 pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") 했지만 작동하지 않았다. 질문 대신 확률을 예측하는 방법?

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

누구든지 정밀도가 중요한 예와 리콜이 중요한 예를들 수 있습니까?

16 machine-learning  evaluation 

기계 학습에서 모델을 교육하는 동안 배치 크기를 2의 거듭 제곱으로 유지하는 것이 왜 유리합니까? GPU 메모리 / RAM에 가장 적합한 크기를 사용하는 것이 가장 좋을 것이라고 생각했습니다. 이 답변 은 일부 패키지의 경우 2의 거듭 제곱이 배치 크기보다 낫다고 주장합니다. 누군가 자세한 설명 / 링크를 제공 할 수 있습니까? 모든 …

16 machine-learning  training 

회귀 모델을 만들려면 범주 형 변수를 더미 변수로 변환하여 처리해야한다는 것을 배웠습니다. 예를 들어, 데이터 세트에 위치와 같은 변수가있는 경우 : Location ---------- Californian NY Florida 다음과 같이 변환해야합니다. 1 0 0 0 1 0 0 0 1 그러나 얼마나 많은 더미 변수가 있더라도 더미 변수 하나를 버려야한다고 제안했습니다. 더미 …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

저는 현재 신경망을 사용하여 연구를하고있는 신입생 학부생입니다 (이것을 언급하면 ​​익숙하지 않을 수 있습니다). 교수님의지도에 따라 3 노드 신경망 (작동)을 코딩했습니다. 그러나 저는 AI와 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고 싶습니다. 그리고 이것들에 대해 더 깊이 배우고 싶습니다. 신경망 구조, 딥 러닝 등에 대해 더 자세히 알려줄 책이나 자료가 있습니까? 추천 사항이 …

15 machine-learning  neural-network 

Recurrent Neural Networks로 텍스트 생성에 대해 읽는 동안 실제로 단어를 말하지 않고 문자별로 단어 를 생성 하고 문자별로 문자 를 생성하기 위해 일부 예가 구현되었음을 알았습니다 . 그래서, 텍스트를 예측 RNN 모델 사이의 차이가 무엇 단어 당 기준 및 텍스트 예측 사람 당 문자 근거는? 단어 기반 RNN이 더 큰 …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

훈련 속도를 향상시키기 위해 GPU를 사용할 수있는 R 용 머신 러닝 패키지가 있습니까? gputools라는 패키지가 gpu에서 코드를 실행할 수 있다는 것을 알지만 기계 학습을위한보다 완벽한 라이브러리를 찾고 있습니다.

15 machine-learning  r  gpu 

많은 데이터 소스로 구성된 느슨하게 구조화 된 데이터 세트 (예 : 웹 테이블 / 링크 된 공개 데이터)를 가정하십시오. 데이터 뒤에 공통 스키마가 없으며 각 소스는 동의어 속성을 사용하여 값을 설명 할 수 있습니다 (예 : "nationality"vs "bornIn"). 내 목표는 그들이 설명하는 개체를 어떻게 든 "정의"하는 "중요한"속성을 찾는 것입니다. 따라서 …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

현재 신경망 시험을 준비 중입니다. 이전 시험의 여러 프로토콜에서 (다층 퍼셉트론에서) 뉴런의 활성화 기능이 단조로워 야한다는 것을 읽었습니다. 활성화 함수는 미분 가능해야하며, 대부분의 점에서 0이 아닌 미분이어야하며 비선형이어야합니다. 왜 단조로운 것이 중요하고 도움이되는지 이해하지 못합니다. 다음과 같은 활성화 기능을 알고 있으며 단조로운 기능입니다. RELU 시그 모이 드 탄 Softmax : …

15 machine-learning  neural-network 

사용자 기반과 항목 기반 권장 사항이 정확히 어떻게 다른지 알고 싶습니다. 그것은 정의 사용자 기반 : 유사한 사용자를 찾아 항목을 추천합니다. 사용자의 동적 특성으로 인해 확장이 어려운 경우가 많습니다. 아이템 기반 : 아이템 간의 유사성을 계산하고 추천합니다. 일반적으로 항목은 많이 변경되지 않으므로 오프라인으로 계산할 수 있습니다. 그러나 두 가지 종류의 …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

다음과 같은 CNN이 있습니다. 5x5 크기의 입력 이미지로 시작합니다. 그런 다음 2x2 커널과 stride = 1을 사용하여 회선을 적용하여 크기가 4x4 인 기능 맵을 생성합니다. 그런 다음 stride = 2로 2x2 최대 풀링을 적용하여 기능 맵을 크기 2x2로 줄입니다. 그런 다음 로지스틱 시그 모이 드를 적용합니다. 그런 다음 2 개의 …

15 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel