Scienza dei dati machine-learning

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Ridimensionamento e riempimento delle immagini per la CNN

Voglio formare una CNN per il riconoscimento delle immagini. Le immagini per l'allenamento non hanno dimensioni fisse. Voglio che le dimensioni di input per la CNN siano 50x100 (altezza x larghezza), per esempio. Quando ridimensiono alcune immagini di piccole dimensioni (ad esempio 32x32) per le dimensioni di input, il contenuto …

14 machine-learning image-classification preprocessing image-recognition

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Vantaggi dell'impilamento di LSTM?

Mi chiedo in quali situazioni è vantaggioso impilare gli LSTM?

14 machine-learning neural-network deep-learning lstm

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Cosa significa l'output della funzione model.predict da Keras?

Ho creato un modello LSTM per prevedere domande duplicate sul set di dati ufficiale di Quora. Le etichette di prova sono 0 o 1. 1 indica che la coppia di domande è duplicata. Dopo aver creato il modello usando model.fit, collaudo il modello usando model.predicti dati del test. L'output è …

14 machine-learning python neural-network keras lstm

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La pendenza del gradiente è centrale per ogni ottimizzatore?

Voglio sapere se la discesa gradiente è l'algoritmo principale utilizzato negli ottimizzatori come Adam, Adagrad, RMSProp e molti altri ottimizzatori.

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

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XGBRegressor vs. xgboost.train enorme differenza di velocità?

Se alleno il mio modello utilizzando il seguente codice: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns] dmatrix = xg.DMatrix(features.values, target.values, feature_names=features.columns.values) clf = xg.train(params, dmatrix) termina in circa 1 minuto. Se alleno il mio modello usando il …

13 machine-learning python decision-trees xgboost efficiency

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Propagazione inversa attraverso livelli massimi di pooling

Ho una piccola domanda secondaria a questa domanda . Capisco che quando si propaga indietro attraverso uno strato di pool massimo il gradiente viene instradato indietro in modo tale che il neurone nel livello precedente che è stato selezionato come max ottenga tutto il gradiente. Ciò di cui non sono …

13 machine-learning neural-network convnet backpropagation

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Regressione lineare con funzione di costo non simmetrica?

Voglio prevedere un valore e sto cercando di ottenere una previsione che ottimizzi tra l'essere il più basso possibile, ma che sia comunque maggiore di . In altre parole: Y ( x ) Y ( x ) costo { Y ( x ) ≳ Y ( x ) } > …

13 machine-learning logistic-regression

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Con una classe sbilanciata, devo utilizzare sotto campionamento i miei set di dati di validazione / test?

Sono un principiante nell'apprendimento automatico e sto affrontando una situazione. Sto lavorando a un problema di offerta in tempo reale, con il set di dati IPinYou e sto provando a fare una previsione di clic. Il fatto è che, come forse saprai, il set di dati è molto sbilanciato: circa …

13 machine-learning dataset sampling

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Qual è la differenza tra la generazione e l'estrazione di funzionalità?

Qualcuno può dirmi qual è lo scopo della generazione di funzionalità? e perché è necessario l'arricchimento dello spazio delle caratteristiche prima di classificare un'immagine? È un passo necessario? Esiste un metodo per arricchire lo spazio delle funzionalità?

13 machine-learning classification

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Visualizzazione della formazione di reti neurali profonde

Sto cercando di trovare un equivalente dei diagrammi di Hinton per le reti multistrato per tracciare i pesi durante l'allenamento. La rete addestrata è in qualche modo simile a un Deep SRN, cioè ha un numero elevato di matrici a peso multiplo che renderebbero visivamente confuso il diagramma simultaneo di …

13 machine-learning neural-network visualization deep-learning

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Quali caratteristiche vengono generalmente utilizzate dagli alberi di analisi nel processo di classificazione nella PNL?

Sto esplorando diversi tipi di strutture ad albero di analisi. Le due strutture ad albero di analisi ampiamente conosciute sono a) Albero di analisi basato sul collegio elettorale eb) Strutture ad albero di analisi basate sulla dipendenza. Sono in grado di utilizzare generare entrambi i tipi di strutture ad albero …

13 machine-learning nlp feature-selection feature-extraction

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Studiare algoritmi di machine learning: profondità di comprensione vs. numero di algoritmi

Recentemente sono stato introdotto nel campo della Data Science (sono passati circa 6 mesi), e ho iniziato il viaggio con Machine Learning Course di Andrew Ng e post che hanno iniziato a lavorare sulla Data Science Specialization di JHU. Sul fronte delle applicazioni pratiche, ho lavorato alla costruzione di un …

13 machine-learning

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Perché l'aggiunta di un livello di dropout migliora le prestazioni di deep / machine learning, dato che il dropout elimina alcuni neuroni dal modello?

Se la rimozione di alcuni neuroni si traduce in un modello con prestazioni migliori, perché non utilizzare in primo luogo una rete neurale più semplice con meno strati e meno neuroni? Perché costruire un modello più grande e complicato all'inizio e sopprimerne parti in seguito?

13 machine-learning deep-learning keras regularization dropout

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Come scegliere un classificatore dopo la convalida incrociata?

Quando eseguiamo la convalida incrociata di k-fold, dovremmo semplicemente utilizzare il classificatore con la massima precisione di prova? Qual è generalmente l'approccio migliore per ottenere un classificatore dalla validazione incrociata?

13 machine-learning cross-validation

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Qual è la differenza tra una codifica a caldo e tralasciare una codifica?

Sto leggendo una presentazione e mi consiglia di non utilizzare lasciare una codifica, ma va bene con una codifica a caldo. Pensavo fossero entrambi uguali. Qualcuno può descrivere quali sono le differenze tra loro?

13 machine-learning data-mining feature-selection feature-extraction feature-engineering

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