Data Science machine-learning

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Wie kann man mit Keras die zukünftigen Werte des Zeithorizonts vorhersagen?

Ich habe gerade dieses neuronale LSTM-Netzwerk mit Keras aufgebaut import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile data_file_name …

11 machine-learning python keras prediction forecasting

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Wann sagen wir, dass der Datensatz nicht klassifizierbar ist?

Ich habe oft einen Datensatz analysiert, für den ich keine Klassifizierung vornehmen konnte. Um zu sehen, ob ich einen Klassifikator bekommen kann, habe ich normalerweise die folgenden Schritte ausgeführt: Generieren Sie Box-Plots der Beschriftung anhand numerischer Werte. Reduzieren Sie die Dimensionalität auf 2 oder 3, um festzustellen, ob Klassen trennbar …

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Finden Sie das optimale P (X | Y), vorausgesetzt, ich habe ein Modell, das eine gute Leistung aufweist, wenn es auf P (Y | X) trainiert wird.

Eingabedaten: -> Merkmale des T-Shirts (Farbe, Logo usw.)XXX -> GewinnspanneYYY Ich habe einen zufälligen Wald auf den obigen und Y trainiert und eine angemessene Genauigkeit bei den Testdaten erreicht. Also habe ichXXXYYY .P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) Nun möchte ich dh die Wahrscheinlichkeitsverteilung von X Merkmalen, da ich so viel Gewinnmarge erwarte.P(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)XXX Wie mache …

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Wie viele Daten reichen aus, um mein Modell für maschinelles Lernen zu trainieren?

Ich habe eine Weile an maschinellem Lernen und Bioinformatik gearbeitet und heute ein Gespräch mit einem Kollegen über die wichtigsten allgemeinen Fragen des Data Mining geführt. Mein Kollege (der Experte für maschinelles Lernen ist) sagte, dass seiner Meinung nach der wohl wichtigste praktische Aspekt des maschinellen Lernens darin besteht, zu …

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Was ist der Unterschied zwischen erweiterter Faltung und Entfaltung?

Diese beiden Faltungsoperationen sind derzeit im Deep Learning sehr verbreitet. Ich habe in diesem Artikel über die erweiterte Faltungsschicht gelesen: WAVENET: EIN GENERATIVES MODELL FÜR ROHES AUDIO und Entfaltung ist in diesem Artikel: Vollständig Faltungsnetzwerke für die semantische Segmentierung Beide scheinen das Bild zu verbessern, aber was ist der Unterschied?

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Neuronales Tensorflow-Netzwerk TypeError: Das Fetch-Argument hat einen ungültigen Typ

Ich erstelle ein einfaches neuronales Netzwerk mit Tensorflow. Die Daten, die ich selbst gesammelt habe, funktionieren jedoch nicht zusammen. PI ist auf einen Fehler gestoßen, den ich nicht beheben oder beheben kann, und ich würde mich über Ihre Hilfe freuen. Die Fehlermeldung: TypeError: Das Abrufargument 2861.6152 von 2861.6152 hat einen …

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Wie viele Bilder pro Klasse reichen aus, um ein CNN zu trainieren

Ich starte ein Projekt, bei dem es darum geht, Sneaker-Typen anhand von Bildern zu identifizieren. Ich lese gerade in TensorFlow- und Torch- Implementierungen. Meine Frage ist: Wie viele Bilder pro Klasse sind erforderlich, um eine angemessene Klassifizierungsleistung zu erzielen?

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Definition eines Modells im maschinellen Lernen

Diese Definition trifft nicht ganz zu, da wir nicht immer von einer zugrunde liegenden Verteilung ausgehen. Was ist ein Modell wirklich? Kann ein GBM mit bestimmten Hyperparametern als Modell betrachtet werden? Ist ein Modell eine Sammlung von Regeln?

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So bestimmen Sie, ob die Zeichenfolge ein englisches Wort oder ein Rauschen ist

Welche Art von Funktionen werden Sie versuchen, aus der Liste der Wörter für zukünftige Vorhersagen zu extrahieren? Ist es ein vorhandenes Wort oder nur ein Durcheinander von Zeichen? Es gibt Beschreibung der Aufgabe , die ich fand es . Sie müssen ein Programm schreiben, das antworten kann, ob ein bestimmtes …

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Wie funktionieren "Intent Recognnisers"?

Amazon Alexa , Nuance's Mix und Facebook Wit.ai alle ein ähnliches System, um festzulegen, wie ein in eine Absicht umgewandelt werden soll - dh etwas, das ein Computer verstehen würde. Ich bin mir nicht sicher, wie der "offizielle" Name dafür lautet, aber ich nenne ihn "Absichtserkennung". Grundsätzlich ein Weg von …

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Anwenden von word2vec auf kleine Textdateien

Ich bin völlig neu in word2vec, also tragen Sie es bitte mit mir. Ich habe eine Reihe von Textdateien, die jeweils eine Reihe von Tweets zwischen 1000 und 3000 enthalten. Ich habe ein allgemeines Schlüsselwort ("kw1") ausgewählt und möchte mit word2vec semantisch relevante Begriffe für "kw1" finden. Wenn das Schlüsselwort …

11 machine-learning nlp text-mining

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Wie vermeide ich eine Überanpassung in zufälligen Wäldern?

Ich möchte eine Überanpassung in zufälligen Wäldern vermeiden. In diesem Zusammenhang beabsichtige ich, mtry, nodeize und maxnodes usw. zu verwenden. Können Sie mir bitte bei der Auswahl der Werte für diese Parameter helfen? Ich benutze R. Wenn möglich, teilen Sie mir bitte auch mit, wie ich die k-fache Kreuzvalidierung für …

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Feldbewusste Faktorisierungsmaschinen

Kann jemand erklären, wie feldbewusste Faktorisierungsmaschinen (FFM) mit Standardfaktorisierungsmaschinen (FM) verglichen werden? Standard: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Field Aware": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

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Lösungen für die kontinuierliche Online-Clusteridentifikation?

Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel für eine hypothetische Online-Clustering-Anwendung zeigen: Zum Zeitpunkt n sind die Punkte 1,2,3,4 dem blauen Cluster A und die Punkte b, 5,6,7 dem roten Cluster B zugeordnet. Zum Zeitpunkt n + 1 wird ein neuer Punkt a eingeführt, der dem blauen Cluster A zugewiesen wird, …

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Neuronales Netz zur Serverüberwachung

Ich schaue auf Pybrain, um Server-Monitor-Alarme zu nehmen und die Grundursache eines Problems zu ermitteln. Ich bin zufrieden mit dem Training mit überwachtem Lernen und dem Kuratieren der Trainingsdatensätze. Die Daten sind ungefähr so strukturiert: Servertyp A # 1 Alarmtyp 1 Alarmtyp 2 Servertyp A # 2 Alarmtyp 1 Alarmtyp …

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