Domande taggate «supervised-learning»

L'apprendimento supervisionato è il compito dell'apprendimento automatico di dedurre una funzione dai dati di addestramento etichettati. I dati di allenamento consistono in una serie di esempi di addestramento. Nell'apprendimento supervisionato, ogni esempio è una coppia costituita da un oggetto di input (in genere un vettore) e un valore di output desiderato (chiamato anche segnale di supervisione). Un algoritmo di apprendimento supervisionato analizza i dati di allenamento e produce una funzione inferita, che può essere utilizzata per mappare nuovi esempi.



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In cosa differisce softmax_cross_entropy_with_logits da softmax_cross_entropy_with_logits_v2?
In particolare, suppongo di chiedermi questa affermazione: Le versioni principali future di TensorFlow consentiranno ai gradienti di fluire nelle etichette immesse sul backprop per impostazione predefinita. Che è mostrato quando uso tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Nello stesso messaggio mi spinge a dare un'occhiata tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. Ho consultato la documentazione ma afferma solo che per …

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Applica le incorporazioni di parole all'intero documento per ottenere un vettore di funzione
Come si usa l'incorporamento di parole per mappare un documento su un vettore di caratteristiche, adatto per l'uso con l'apprendimento supervisionato? Una parola che incorpora mappa ogni parola su un vettore , dove è un numero non troppo grande (ad esempio, 500). Gli incorporamenti di parole popolari includono word2vec e …

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C'è qualche problema di apprendimento supervisionato che le reti neurali (profonde) ovviamente non possono superare qualsiasi altro metodo?
Ho visto che le persone hanno fatto molti sforzi su SVM e kernel e sembrano piuttosto interessanti come principianti in Machine Learning. Ma se ci aspettiamo che quasi sempre potremmo trovare soluzioni migliori in termini di (profonda) rete neurale, che senso ha provare altri metodi in questa era? Ecco il …

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Apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento di rinforzo: nozioni di base sul flusso di lavoro
Apprendimento supervisionato 1) Un essere umano crea un classificatore basato su dati di input e output 2) Quel classificatore è addestrato con un set di dati di addestramento 3) Quel classificatore viene testato con un set di dati di test 4) Distribuzione se l' output è soddisfacente Da utilizzare quando, …

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Distinzione tra due gruppi in statistica e apprendimento automatico: test di ipotesi vs. classificazione vs. clustering
Supponiamo di avere due gruppi di dati, etichettati A e B (ciascuno contenente ad esempio 200 campioni e 1 funzione), e voglio sapere se sono diversi. Potrei: a) eseguire un test statistico (ad es. t-test) per vedere se sono statisticamente diversi. b) utilizzare l'apprendimento automatico supervisionato (ad es. classificatore vettoriale …


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Analisi delle serie storiche giornaliere
Sto cercando di fare analisi delle serie storiche e sono nuovo in questo campo. Ho un conteggio giornaliero di un evento dal 2006 al 2009 e voglio adattarlo ad un modello di serie storica. Ecco i progressi che ho fatto: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama risultante che ottengo è: …





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Intervalli di previsione per algoritmi di apprendimento automatico
Voglio sapere se il processo descritto di seguito è valido / accettabile e qualsiasi giustificazione disponibile. L'idea: gli algoritmi di apprendimento supervisionato non assumono strutture / distribuzioni sottostanti sui dati. Alla fine della giornata forniscono stime dei punti. Spero in qualche modo di quantificare l'incertezza delle stime. Ora, il processo …

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Riduzione della dimensionalità supervisionata
Ho un set di dati composto da 15K campioni etichettati (di 10 gruppi). Voglio applicare la riduzione della dimensionalità in 2 dimensioni, che prenderebbe in considerazione la conoscenza delle etichette. Quando utilizzo tecniche di riduzione della dimensionalità non standard "standard" come PCA, il grafico a dispersione sembra non avere nulla …

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