Я только начинаю с машинного обучения, и до сих пор я имел дело с линейной регрессией по одной переменной. Я узнал, что существует гипотеза: часθ( х ) = θ0+ θ1Иксhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Чтобы найти хорошие значения для параметров и мы хотим минимизировать разницу между...
Я читал о NCE (форма выборки кандидатов) из этих двух источников: Тензор потока записи Оригинальная бумага Может ли кто-нибудь помочь мне со следующим: Простое объяснение того, как работает NCE (я обнаружил, что вышеизложенное трудно разобрать и понять, поэтому что-то интуитивное, что приводит к...
Я пытаюсь обучить модели повышения градиента более чем на 50 тыс. Примеров с 100 числовыми функциями. XGBClassifierобрабатывает 500 деревьев в течение 43 секунд на моей машине, в то время как GradientBoostingClassifierобрабатывает только 10 деревьев (!) за 1 минуту и 2 секунды :( Я не стал...
Что лучше для точности или они одинаковые? Конечно, если вы используете categoryorical_crossentropy, вы используете одну горячую кодировку, а если вы используете sparse_categorical_crossentropy, вы кодируете как обычные целые числа. Кроме того, когда один лучше...
Допустим, у меня есть стрелка сверху вниз, и я хочу предсказать угол, под которым эта стрелка. Это будет от до градусов или от до . Проблема в том, что эта цель круговая, и градусов - это одно и то же, что является инвариантностью, которую я хотел бы включить в свою цель, что должно значительно...
У меня проблема классификации с сильно несбалансированными данными. Я прочитал, что снова и Undersampling, а также изменения стоимости на недостаточно категоричные результаты приведут к лучшей подгонке. До того, как это было сделано, тензорный поток классифицировал бы каждый вход как группу...