Ho una domanda pratica sull'ingegneria delle caratteristiche ... diciamo che voglio prevedere i prezzi delle case usando la regressione logistica e ho usato un sacco di funzioni tra cui il codice postale. Quindi, controllando l'importanza della funzione, mi rendo conto che zip è una funzionalità piuttosto buona, quindi ho deciso …
Sto lavorando a un progetto e ho bisogno di risorse per mettermi al passo. Il set di dati contiene circa 35000 osservazioni su circa 30 variabili. Circa la metà delle variabili sono categoriche con alcune che hanno molti diversi valori possibili, vale a dire se si dividono le variabili categoriali …
Ho un set di dati con 330 campioni e 27 funzionalità per ogni campione, con un problema di classe binaria per la regressione logistica. Secondo la "regola se dieci" ho bisogno di almeno 10 eventi per ogni funzione da includere. Tuttavia, ho un set di dati sbilanciato, con il 20% …
Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?
Ho due tensori a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Voglio fare un prodotto interno per ogni coppia nel lotto, generando c:[batch_size, 1], dove c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Come?
Chiuso . Questa domanda richiede dettagli o chiarezza . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiungi dettagli e chiarisci il problema modificando questo post . Chiuso 2 anni fa . così dato che la funzione sigmoide è definita come hθ (x) = g (θ ^ (T) x), …
Io e il mio collega stiamo cercando di avvolgere la nostra testa attorno alla differenza tra regressione logistica e SVM. Chiaramente stanno ottimizzando diverse funzioni oggettive. Un SVM è semplice come dire che è un classificatore discriminante che ottimizza semplicemente la perdita della cerniera? O è più complesso di così? …
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