«machine-learning» 태그된 질문

닫은. 이 질문은 Stack Overflow 지침을 충족하지 않습니다 . 현재 답변을 받고 있지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶으십니까? Stack Overflow의 주제에 맞게 질문을 업데이트하세요 . 휴일 오년 전에 . 이 질문 개선 나는 Textual Sentiment Analysis ( http://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis ) 의 오픈 소스 구현, 가급적 Python으로 구현을 찾고 있습니다. 내가 사용할 …

87 python  machine-learning  nlp  open-source  sentiment-analysis 

이 ML 예측을 위해이 자습서 를 따르고 있습니다 . import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style style.use("ggplot") from sklearn import svm x = [1, 5, 1.5, 8, 1, 9] y = [2, 8, 1.8, 8, 0.6, 11] plt.scatter(x,y) plt.show() X = np.array([[1,2], [5,8], [1.5,1.8], [8,8], …

87 python  python-3.x  machine-learning  predict 

정밀도와 재현율을 모두 고려하여 F- 측정 값을 계산할 때 간단한 산술 평균 대신 두 측정 값의 조화 평균을 사용합니다. 단순 평균이 아닌 조화 평균을 취하는 직관적 인 이유는 무엇입니까?

86 machine-learning  classification  data-mining 

"apple"에 대한 50 개의 트윗은 아래를 참조하십시오. Apple Inc.에 대한 긍정적 인 일치 항목을 손으로 표시했습니다. 아래 1 개로 표시되어 있습니다. 다음은 몇 줄입니다. 1|“@chrisgilmer: Apple targets big business with new iOS 7 features http://bit.ly/15F9JeF ”. Finally.. A corp iTunes account! 0|“@Zach_Paull: When did green skittles change from lime to …

85 java  python  r  machine-learning  classification 

훈련 중에 자주 발생하는 것이 NAN소개되고 있음을 알았습니다 . 종종 내부 제품 / 완전 연결 또는 컨볼 루션 레이어의 가중치로 인해 발생하는 것처럼 보입니다. 그래디언트 계산이 폭발하기 때문에 발생합니까? 아니면 가중치 초기화 때문입니까 (그렇다면 가중치 초기화가이 효과가있는 이유)? 아니면 입력 데이터의 특성 때문일까요? 여기서 가장 중요한 질문은 간단합니다. NAN이 훈련 …

85 machine-learning  neural-network  deep-learning  caffe  gradient-descent 

기계 학습 분류기를 위해 범주 형 변수를 숫자로 변환하는 다양한 방법을 배우고 있습니다. 나는 pd.get_dummies방법을 발견했고 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()성능과 사용 측면에서 어떻게 다른지보고 싶었습니다. 내가 사용하는 방법에 대한 자습서 발견 OneHotEncoder()에 https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/ 이후를 sklearn문서는이 기능에 너무 도움이되지 않았습니다. 제대로하고 있지 않다는 느낌이 있지만 ... 일부는 pd.dummiesover 사용의 장단점을 설명 할 수 있습니까 …

84 python  pandas  machine-learning  scikit-learn  dummy-variable 

뻔뻔하게 악 대차에 뛰어 들다 :-) Mathematica 를 사용하여 Waldo를 찾는 방법 및 R을 사용 하여 Waldo를 찾는 방법에 영감을 받았습니다 . 새로운 Python 사용자로서이 작업을 수행 할 수있는 방법을보고 싶습니다. Python이 R보다 여기에 더 적합 할 것 같으며 Mathematica 또는 Matlab 에서처럼 라이선스에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 아래 예제와 …

83 python  image-processing  machine-learning  computer-vision 

현재 다음 코드를 사용합니다. callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), callbacks=callbacks) 2 Epoch 동안 손실이 개선되지 않으면 Keras에게 훈련을 중단하라고 지시합니다. 그러나 손실이 일정한 "THR"보다 작아지면 훈련을 중단하고 싶습니다. if val_loss < THR: break 나는 문서에서 자신의 …

82 python  machine-learning  neural-network  conv-neural-network  keras 

ML을 사용하여 비디오 게임을하는 방법을 배울 AI 에이전트를 만드는 임무가 있습니다. 기존 환경을 사용하고 싶지 않기 때문에 OpenAI Gym을 사용하여 새로운 환경을 만들고 싶습니다. 새로운 사용자 지정 환경을 생성하려면 어떻게해야합니까? 또한 OpenAI Gym의 도움없이 특정 비디오 게임을 할 수있는 AI Agent 제작을 개발할 수있는 다른 방법이 있습니까?

82 machine-learning  artificial-intelligence  openai-gym 

Keras에서 TimeDistributed 래퍼가 수행하는 작업을 파악하려고합니다. TimeDistributed는 "입력의 모든 시간 조각에 레이어를 적용합니다." 하지만 실험을 좀 해보니 이해할 수없는 결과가 나왔습니다. 요컨대 LSTM 계층과 관련하여 TimeDistributed 및 Just Dense 계층은 동일한 결과를 나타냅니다. model = Sequential() model.add(LSTM(5, input_shape = (10, 20), return_sequences = True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) print(model.output_shape) model = Sequential() model.add(LSTM(5, …

82 python  machine-learning  keras  neural-network  deep-learning 

저는 심전도에서 이미지를 읽고 그 안의 주요 파동 (P 파, QRS 복합체 및 T 파)을 각각 감지하려고합니다. 이제 이미지를 읽고 심전도의 값을 나타내는 (4.2; 4.4; 4.9; 4.7; ...)과 같은 벡터를 얻을 수 있습니다. 저는이 벡터를 통과 할 수있는 알고리즘이 필요합니다. 그리고이 파동이 언제 시작되고 끝나는 지 감지 할 수 있습니다. …

80 algorithm  language-agnostic  machine-learning  signal-processing  pattern-recognition 

3 차원의 큰 벡터 세트가 있습니다. 특정 클러스터의 모든 벡터가 임계 값 "T"보다 작은 서로 간의 유클리드 거리를 갖도록 유클리드 거리를 기반으로 이들을 클러스터링해야합니다. 얼마나 많은 클러스터가 존재하는지 모르겠습니다. 마지막에는 유클리드 거리가 공간의 벡터와 함께 "T"보다 작지 않기 때문에 클러스터의 일부가 아닌 개별 벡터가 존재할 수 있습니다. 여기에 어떤 기존 …

79 algorithm  math  artificial-intelligence  machine-learning  cluster-analysis 

출처 리소스 Andrej Karpathy 블로그 에서 Policy Gradient의 매우 간단한 예를 재현하려고합니다 . 이 articale에서는 무게 및 Softmax 활성화 목록이있는 CartPole 및 Policy Gradient의 예제를 찾을 수 있습니다. 다음은 완벽하게 작동하는 CartPole 정책 그라디언트의 재현 된 매우 간단한 예입니다 . import gym import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt …

19 python  machine-learning  math  deep-learning  reinforcement-learning 

현상금이 만료 10시간에 . 이 질문에 대한 답변은 +150 평판 현상금을 받을 수 있습니다 . sirjay 는 평판이 좋은 곳에서 답을 찾고 있습니다. 데이터 스톡 예측을위한지도 학습을 통해 LSTM (RNN) 신경망을 만들었습니다. 문제는 자체 교육 데이터에서 잘못 예측하는 이유는 무엇입니까? (참고 : 아래의 재현 가능한 예 ) 다음 5 일 …

13 python  tensorflow  machine-learning  keras  neural-network 

여러 이미지 다이어그램이 있는데, 모두 텍스트 레이블 자체 대신 레이블을 영숫자 문자로 포함합니다. YOLO 모델이 그 안에있는 모든 숫자와 영숫자를 식별하기를 원합니다. 어떻게 YOLO 모델을 훈련 시켜서 똑같이 할 수 있습니까? 데이터 세트는 여기에서 찾을 수 있습니다. https://drive.google.com/open?id=1iEkGcreFaBIJqUdAADDXJbUrSj99bvoi 예를 들어 : 경계 상자를 참조하십시오. 텍스트가 어디에 있든지 YOLO가 감지하기를 원합니다. …

12 python  opencv  machine-learning  deep-learning  yolo