Scienza dei dati loss-function

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Perché le funzioni di costo utilizzano l'errore quadrato?

Sto appena iniziando con l'apprendimento automatico e fino ad ora ho avuto a che fare con una regressione lineare su una variabile. Ho imparato che esiste un'ipotesi, che è: hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Per scoprire buoni valori per i parametri e vogliamo minimizzare la differenza tra il risultato calcolato e il risultato effettivo …

73 machine-learning linear-regression loss-function

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Spiegazione intuitiva della perdita di stima del contrasto del rumore (NCE)?

Ho letto di NCE (una forma di campionamento candidato) da queste due fonti: Tensorflow writeup Carta originale Qualcuno può aiutarmi con quanto segue: Una semplice spiegazione di come funziona NCE (ho trovato quanto sopra difficile da analizzare e capire, quindi qualcosa di intuitivo che porta alla matematica presentata lì sarebbe …

32 deep-learning tensorflow word-embeddings sampling loss-function

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Perché xgboost è molto più veloce di sklearn GradientBoostingClassifier?

Sto cercando di formare un modello di aumento gradiente su 50.000 esempi con 100 funzioni numeriche. XGBClassifiergestisce 500 alberi entro 43 secondi sulla mia macchina, mentre GradientBoostingClassifiergestisce solo 10 alberi (!) in 1 minuto e 2 secondi :( Non mi sono preoccupato di provare a far crescere 500 alberi perché …

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Sparse_categorical_crossentropy vs categorical_crossentropy (keras, accuratezza)

Qual è la migliore per la precisione o sono uguali? Ovviamente, se usi categorical_crossentropy usi una codifica a caldo, e se usi sparse_categorical_crossentropy codifichi come interi normali. Inoltre, quando uno è migliore dell'altro?

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Regressione della parametrizzazione dell'angolo di rotazione

Diciamo che ho una foto dall'alto in basso di una freccia e voglio prevedere l'angolazione di questa freccia. Questo sarebbe tra e 360 gradi, o tra 0 e 2 π . Il problema è che questo obiettivo è circolare, 0 e 360 gradi sono esattamente gli stessi che è un'invarianza …

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Tensorflow Regolazione della funzione di costo per dati sbilanciati

Ho un problema di classificazione con dati altamente squilibrati. Ho letto che il sovracampionamento, il sottocampionamento e la modifica dei costi per risultati categorici sottorappresentati porteranno a un adattamento migliore. Prima che ciò avvenisse, Tensorflow avrebbe classificato ogni input come gruppo di maggioranza (e avrebbe ottenuto una precisione superiore al …

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Relazione tra convoluzione in matematica e CNN

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?

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