Вопросы с тегом «machine-learning»

29
Почему xgboost намного быстрее, чем sklearn GradientBoostingClassifier?

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...

scikit-learn xgboost gbm data-mining classification data-cleaning machine-learning reinforcement-learning data-mining bigdata dataset nlp language-model stanford-nlp machine-learning neural-network deep-learning randomized-algorithms machine-learning beginner career xgboost loss-function neural-network software-recommendation naive-bayes-classifier classification scikit-learn feature-selection r random-forest cross-validation data-mining python scikit-learn random-forest churn python clustering k-means machine-learning nlp sentiment-analysis machine-learning programming python scikit-learn nltk gensim visualization data csv neural-network deep-learning descriptive-statistics machine-learning supervised-learning text-mining orange data parameter-estimation python pandas scraping r clustering k-means unsupervised-learning
28
В чем разница между гиперпараметрами модели и параметрами модели?

Я заметил, что такие термины, как гиперпараметр модели и параметр модели , использовались в сети взаимозаменяемо без предварительного разъяснения. Я думаю, что это неправильно и нуждается в объяснении. Рассмотрим модель машинного обучения, классификатор или распознаватель изображений на основе SVM...

machine-learning parameter hyperparameter language-model
28
Когда использовать Random Forest поверх SVM и наоборот?

Когда можно использовать Random Forestснова SVMи наоборот? Я понимаю, что cross-validationсравнение моделей является важным аспектом выбора модели, но здесь я хотел бы узнать больше о практических правилах и эвристике этих двух методов. Может кто-нибудь объяснить, какие тонкости, сильные и слабые...

machine-learning classification random-forest svm
28
Какие алгоритмы я должен использовать для выполнения классификации работы на основе данных резюме?

Обратите внимание, что я делаю все в R. Проблема заключается в следующем: В основном, у меня есть список резюме (резюме). Некоторые кандидаты будут иметь опыт работы раньше, а некоторые нет. Цель здесь состоит в том, чтобы: основываясь на тексте их резюме, я хочу классифицировать их по различным...

machine-learning classification nlp text-mining
28
Следует ли переподготовить модель, если появятся новые наблюдения?

Итак, я не смог найти никакой литературы по этому вопросу, но мне кажется, что стоит подумать: Каковы лучшие практики в обучении и оптимизации моделей, если доступны новые наблюдения? Есть ли способ определить период / частоту переобучения модели до того, как прогнозы начнут ухудшаться? Является ли...

machine-learning predictive-modeling optimization training
27
RNN с несколькими функциями

У меня есть немного самообучаемых знаний по работе с алгоритмами машинного обучения (базовый материал типа «Случайный лес» и «Линейная регрессия»). Я решил расшириться и начать изучать RNN с Керасом. Рассматривая большинство примеров, которые обычно включают прогнозирование запасов, я не смог найти...

machine-learning neural-network keras
27
Существуют ли бесплатные облачные сервисы для обучения моделям машинного обучения?

Я хочу тренировать глубокую модель с большим количеством обучающих данных, но мой рабочий стол не имеет такой силы, чтобы тренировать такую ​​глубокую модель с этими обильными данными. Я хотел бы знать, существуют ли какие-либо бесплатные облачные сервисы, которые можно использовать для обучения...

machine-learning neural-network deep-learning cloud-computing
26
Может ли машинное обучение выучить такую ​​функцию, как поиск максимума из списка?

У меня есть вход, который является списком, и вывод является максимумом элементов input-list. Может ли машинное обучение выучить такую ​​функцию, которая всегда выбирает максимум входных элементов, присутствующих на входе? Это может показаться довольно простым вопросом, но он может дать мне...

machine-learning deep-learning
26
Как установить batch_size, steps_per epoch и шаги валидации

Я начинаю изучать CNN, используя Keras. Я использую theano бэкэнд. Я не понимаю, как установить значения: размер партии, шагов за эпоху, validation_steps. Каким должно быть значение batch_size, количество шагов на эпоху и количество этапов проверки, если у меня 240 000 образцов в обучающем наборе и...

machine-learning keras cnn
26
Слияние двух разных моделей в Керасе

Я пытаюсь объединить две модели Keras в одну модель и не могу этого сделать. Например, на прилагаемом рисунке я хотел бы получить средний слой измерения 8 и использовать его в качестве входных данных для слоя (снова размера 8) в модели а затем объединить и модель и модель как один модель.А 2A2A2Б...

machine-learning python deep-learning keras tensorflow
26
Как установить количество нейронов и слоев в нейронных сетях

Я новичок в нейронных сетях, и мне было трудно понять две концепции: Как определить количество средних слоев в данной нейронной сети? 1 против 10 или что-то еще. Как определить количество нейронов в каждом среднем слое? Рекомендуется ли иметь одинаковое количество нейронов в каждом среднем слое или...

machine-learning neural-network deep-learning hyperparameter hyperparameter-tuning
25
Разница между политикой сети AlphaGo и сетью ценностей

Я читал обзор высокого уровня об AlphaGo от Google ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ), и я столкнулся с условиями "политика" сеть "и" сеть ценностей ". На высоком уровне я понимаю, что сеть политик используется для предложения шагов, а сеть...

machine-learning reinforcement-learning
25
Зачем нам XGBoost и Random Forest?

Я не был ясен в паре концепций: XGBoost превращает слабых учеников в сильных учеников. В чем преимущество этого? Объединить много слабых учеников вместо одного дерева? Random Forest использует различные образцы из дерева для создания дерева. В чем преимущество этого метода вместо использования...

machine-learning data-mining random-forest decision-trees xgboost
25
Word2Vec для распознавания именованных объектов

Я собираюсь использовать реализацию word2vec от Google для создания системы распознавания именованных сущностей. Я слышал, что рекурсивные нейронные сети с обратным распространением через структуру хорошо подходят для задач распознавания именованных сущностей, но я не смог найти достойную...

machine-learning python neural-network nlp
25
Методы машинного обучения для оценки возраста пользователей на сайтах Facebook, которые им нравятся

У меня есть база данных из приложения Facebook, и я пытаюсь использовать машинное обучение для оценки возраста пользователей на основе того, какие сайты Facebook им нравятся. Есть три важных характеристики моей базы данных: распределение по возрасту в моем обучающем наборе (в сумме 12 тыс....

machine-learning dimensionality-reduction python
24
Есть ли случайный лес наряд?

Я читал вокруг о случайных лесах, но я не могу найти окончательного ответа о проблеме переоснащения. Согласно оригинальной статье Бреймана, они не должны переодеваться при увеличении количества деревьев в лесу, но, похоже, по этому поводу нет единого мнения. Это создает мне некоторую путаницу по...

machine-learning random-forest
24
Почему сообщества НЛП и машинного обучения заинтересованы в глубоком обучении?

Я надеюсь, что вы можете мне помочь, так как у меня есть несколько вопросов на эту тему. Я новичок в области глубокого обучения, и хотя я сделал несколько уроков, я не могу связать или отличить понятия друг от...

machine-learning data-mining neural-network nlp deep-learning
24
Значение скрытых черт?

Я изучаю матричную факторизацию для рекомендательных систем и вижу, что этот термин latent featuresвстречается слишком часто, но я не могу понять, что он означает. Я знаю, что такое функция, но я не понимаю идею скрытых функций. Не могли бы вы объяснить это? Или, по крайней мере, указать мне бумагу...

machine-learning data-mining recommender-system
24
Всегда ли лучше использовать весь набор данных для обучения окончательной модели?

Обычная техника после обучения, проверки и тестирования предпочтительной модели машинного обучения заключается в использовании полного набора данных, включая подмножество тестирования, для обучения окончательной модели для ее развертывания , например, в продукте. Мой вопрос: всегда ли это лучше?...

machine-learning dataset training accuracy