Scienza dei dati machine-learning

2

Trova P (X | Y) ottimale dato che ho un modello che ha buone prestazioni quando mi alleno su P (Y | X)

Dati in ingresso: -> caratteristiche della maglietta (colore, logo, ecc.)XXX YYY -> profit margin I have trained a random forest on the above XXX and YYY and have achieved reasonable accuracy on a test data. So, I have P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X). Now, I would like to find P(X|Y)P(X|Y)P(X|Y) i.e probability distribution of …

11 machine-learning random-forest generative-models

1

Rete neurale Tensorflow TypeError: l'argomento Fetch ha un tipo non valido

Sto creando una semplice rete neurale usando tensorflow, con i dati che ho raccolto da me stesso, tuttavia, non sta collaborando: PI ha riscontrato un errore che non posso risolvere o trovare la soluzione e mi piacerebbe il tuo aiuto. L'errore: TypeError: l'argomento Fetch 2861.6152 di 2861.6152 ha un tipo …

11 machine-learning python neural-network tensorflow

6

Definizione di un modello nell'apprendimento automatico

Questa definizione non si applica del tutto poiché non sempre assumiamo una distribuzione sottostante. Cos'è davvero un modello? Un GBM con iperparametri specificati può essere considerato un modello? Un modello è una raccolta di regole?

11 machine-learning

2

Come funzionano i "riconoscitori di intenti"?

Amazon Alexa , Nuance's Mix e Facebook Wit.ai utilizzano tutti un sistema simile per specificare come convertire un comando di testo in un intento, ovvero qualcosa che un computer potrebbe capire. Non sono sicuro di quale sia il nome "ufficiale" per questo, ma lo chiamo "riconoscimento intento". Fondamentalmente un modo …

11 machine-learning nlp

1

Come determinare se la sequenza di caratteri è parola inglese o rumore

Che tipo di funzionalità proverai ad estrarre dall'elenco di parole per la previsione futura, è una parola esistente o solo un pasticcio di caratteri? C'è una descrizione dell'attività che ho trovato lì . Devi scrivere un programma in grado di rispondere se una determinata parola è inglese. Sarebbe facile - …

11 machine-learning nlp text-mining algorithms

1

applicando word2vec su piccoli file di testo

Sono totalmente nuovo in word2vec, quindi ti prego di sopportarlo. Ho un set di file di testo ciascuno contenente un set di tweet, tra 1000-3000. Ho scelto una parola chiave comune ("kw1") e voglio trovare termini semanticamente rilevanti per "kw1" usando word2vec. Ad esempio, se la parola chiave è "apple", …

11 machine-learning nlp text-mining

4

Come evitare l'adattamento eccessivo nella foresta casuale?

Voglio evitare il sovradimensionamento nella foresta casuale. A questo proposito, intendo utilizzare mtry, nodesize, maxnodi ecc. Potreste aiutarmi, per favore, a scegliere i valori per questi parametri? Sto usando R. Inoltre, se possibile, per favore dimmi come posso usare la validazione incrociata di k-fold per la foresta casuale (in R).

11 machine-learning data-mining r predictive-modeling random-forest

1

Soluzioni per l'identificazione continua di cluster online?

Lascia che ti mostri un esempio di un'ipotetica applicazione di clustering online: Al momento n punti 1,2,3,4 sono assegnati al gruppo blu A e punti b, 5,6,7 sono assegnati al gruppo rosso B. Al tempo n + 1 viene introdotto un nuovo punto a che viene assegnato al cluster blu …

11 machine-learning clustering

3

Macchine per la fattorizzazione consapevoli sul campo

Qualcuno può spiegare in che modo le macchine per la fattorizzazione consapevoli sul campo (FFM) sono paragonabili alle macchine per la fattorizzazione standard (FM)? Standard: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Field Aware": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning recommender-system

1

Fisher Scoring v / s Discesa coordinata per MLE in R

La funzione di base R glm()utilizza Fishers Scoring per MLE, mentre glmnetsembra utilizzare il metodo di discesa delle coordinate per risolvere la stessa equazione. La discesa coordinata è più efficiente in termini di tempo rispetto al punteggio Fisher, in quanto il punteggio Fisher calcola la matrice derivata del secondo ordine, …

11 machine-learning r algorithms optimization

2

Rete neurale per il monitoraggio del server

Sto esaminando Pybrain per aver preso gli allarmi di monitoraggio del server e per determinare la causa principale di un problema. Sono contento di allenarlo utilizzando l'apprendimento supervisionato e curando i set di dati di allenamento. I dati sono strutturati in questo modo: Server Tipo A # 1 Tipo di …

11 machine-learning neural-network

2

Risolvere un sistema di equazioni con dati sparsi

Sto tentando di risolvere un insieme di equazioni che ha 40 variabili indipendenti (x1, ..., x40) e una variabile dipendente (y). Il numero totale di equazioni (numero di righe) è ~ 300 e voglio risolvere l'insieme di 40 coefficienti che minimizza l'errore totale di somma dei quadrati tra y e …

11 machine-learning regression algorithms genetic

4

Tecnica di estrazione delle caratteristiche - Riepilogo di una sequenza di dati

Sto spesso costruendo un modello (classificazione o regressione) in cui ho alcune variabili predittive che sono sequenze e ho cercato di trovare raccomandazioni tecniche per riassumere nel modo migliore possibile per l'inclusione come predittori nel modello. A titolo di esempio concreto, supponiamo che sia stato costruito un modello per prevedere …

11 machine-learning feature-selection time-series

4

GLM è un modello statistico o di apprendimento automatico?

Ho pensato che il modello lineare generalizzato (GLM) sarebbe stato considerato un modello statistico, ma un amico mi ha detto che alcuni articoli lo classificano come una tecnica di apprendimento automatico. Quale è vero (o più preciso)? Qualsiasi spiegazione sarebbe apprezzata.

11 machine-learning statistics glm

4

Algoritmo per la generazione di regole di classificazione

Quindi abbiamo il potenziale per un'applicazione di machine learning che si adatta abbastanza bene al tradizionale dominio problematico risolto dai classificatori, cioè abbiamo un insieme di attributi che descrivono un elemento e un "secchio" in cui finiscono. Tuttavia, piuttosto che creare modelli di probabilità come in Naive Bayes o classificatori …

11 machine-learning classification

Domande taggate «machine-learning»