Вопросы с тегом «randomized-algorithms»

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
13
Почему инициализация весов и смещений должна быть выбрана около 0?

Я прочитал это: Чтобы обучить нашу нейронную сеть, мы инициализируем каждый параметр W (l) ijWij (l) и каждый b (l) ibi (l) к небольшому случайному значению около нуля (скажем, согласно нормальному (0, 02) нормальному (0) , ϵ2) распределение для некоторого малого ϵϵ, скажем 0,01) из учебников...

deep-learning stanford-nlp randomized-algorithms
10
КАК: Инициализация веса глубоких нейронных сетей

Учитывая сложную задачу обучения (например, высокую размерность, сложность данных), глубокие нейронные сети становятся сложными для обучения. Чтобы облегчить многие из проблем, можно: Нормализовать && данные качества отобранных вручную выберите другой алгоритм обучения (например, RMSprop...

machine-learning neural-network deep-learning randomized-algorithms