Data Science machine-learning

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Können die linear nicht trennbaren Daten mithilfe von Polynommerkmalen mit logistischer Regression gelernt werden?

Ich weiß, dass Polynomial Logistic Regressionman damit leicht typische Daten wie das folgende Bild lernen kann: Ich habe mich gefragt, ob die folgenden beiden Daten auch mit gelernt werden können oder nicht. Polynomial Logistic Regression Ich muss wohl noch mehr Erklärungen hinzufügen. Nehmen Sie die erste Form an. Wenn wir …

8 machine-learning classification

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Verwendung von Zeitreihendaten von einem Sensor für ML

Ich habe die folgenden Daten für ein kleines Nebenprojekt. Es ist von einem Beschleunigungsmesser, der auf einer Waschmaschine / einem Trockner sitzt, und ich möchte, dass er mir sagt, wann die Maschine fertig ist. x sind die Eingabedaten (x / y / z-Bewegung als ein Wert), y ist die Beschriftung …

8 machine-learning time-series feature-engineering

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Warum zerstört eine Überanpassung nicht die neuronalen Netze für die MNIST-Klassifizierung?

Ich habe ein einfaches neuronales Netzwerk (NN) für die MNIST-Klassifizierung. Es enthält 2 versteckte Schichten mit jeweils 500 Neuronen. Daher sind die Abmessungen des NN: 784-500-500-10. ReLU wird in allen Neuronen verwendet, Softmax wird am Ausgang verwendet und Kreuzentropie ist die Verlustfunktion. Was mich verwundert ist, warum Überanpassung den NN …

8 machine-learning neural-network classification overfitting

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Welche Kenntnisse benötige ich, um ein einfaches KI-Programm zum Spielen eines Spiels zu schreiben?

Ich bin ein B.Sc-Absolvent. Einer meiner Kurse war "Einführung in das maschinelle Lernen", und ich wollte immer ein persönliches Projekt in diesem Fach machen. Ich habe kürzlich von verschiedenen KI-Trainings gehört, um Spiele wie Mario, Go usw. zu spielen. Welche Kenntnisse muss ich erwerben, um ein einfaches KI-Programm zum Spielen …

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Maschinelles Lernen: Gedichte schreiben

Ich bin ein Student des maschinellen Lernens und in diesen Tagen habe ich versucht zu lernen, wie man die TensorFlow-Bibliothek benutzt. Ich habe verschiedene Tutorials und Versuche mit Tensorflow durchlaufen und dachte, der beste Weg, dies wirklich zu lernen, wäre, es in einem kleinen eigenen Projekt zu verwenden. Ich habe …

8 machine-learning neural-network tensorflow

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Fragen beim Übergang vom Vanilla Neural Network zum Recurrent Neural Network

Ich habe kürzlich erfahren, wie ein neuronales Vanille-Netzwerk mit einer bestimmten Anzahl von Eingaben, versteckten Knoten und der gleichen Anzahl von Ausgaben wie Eingaben funktionieren würde. Ich habe mir verschiedene Beiträge angesehen, die sich jetzt auf wiederkehrende neuronale Netze beziehen, und ich verstehe das Konzept dahinter, aber ich verstehe bestimmte …

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Unausgeglichene Klasse: class_weight für ML-Algorithmen in Spark MLLib

In Python Sklearn gibt es mehrere Algorithmen (z. B. Regression, zufällige Gesamtstruktur usw.), die den Parameter class_weight haben, um unausgeglichene Daten zu verarbeiten. Ich finde jedoch keinen solchen Parameter für die MLLib-Algorithmen. Gibt es einen Plan zur Implementierung von class_weight für einen MLLib-Algorithmus? Oder gibt es in MLLib einen Ansatz …

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Kann es bei Advanced Optimization-Algorithmen zu einer Überanpassung kommen?

Während eines Online-Kurses über maschinelles Lernen von Andrew Ng auf coursera stieß ich auf ein Thema namens Überanpassung . Ich weiß, dass es auftreten kann, wenn ein Gradientenabstieg in einer linearen oder logistischen Regression verwendet wird, aber kann es auftreten, wenn erweiterte Optimierungsalgorithmen wie "Gradient konjugieren", "BFGS" und "L-BFGS" verwendet …

8 machine-learning regression optimization gradient-descent overfitting

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Wie wird das Textclustering bewertet?

Welche Metriken können zur Bewertung von Textclustering-Modellen verwendet werden? Ich habe tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ verwendet hierarchical clustering (metric is cosine similarity). Wie kann man entscheiden, welches Modell das beste ist?

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Modelle für maschinelles Lernen in der Produktionsumgebung

Nehmen wir an, ein Modell wurde am Datum Verwendung der verfügbaren beschrifteten Daten trainiert , aufgeteilt in Training und Test, dh t r a i n d t 1 , t e s t d t 1 . Dieses Modell wird dann in der Produktion eingesetzt und macht Vorhersagen über …

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Was ist eine LSTM-LM-Formulierung?

Ich lese diesen Artikel "Sequence to Sequence Learning mit neuronalen Netzen" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Unter "2. Das Modell" steht: Das LSTM berechnet diese bedingte Wahrscheinlichkeit, indem es zuerst die feste dimensionale Darstellung v der Eingabesequenz (x1, ..., xT) erhält, die durch den letzten verborgenen Zustand des LSTM gegeben ist, und dann die …

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Was bedeutet es, wenn Leute sagen, dass eine Kostenfunktion etwas ist, das Sie minimieren möchten?

Ich habe große Probleme, das zu verstehen. Bedeutet das, dass Sie die Kostenfunktion nicht sehr oft verwenden sollten?

8 machine-learning beginner linear-regression

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Anpassen von Linien durch große Punktwolken

Ich habe eine große Menge von Punkten (in der Größenordnung von 10.000 Punkten), die durch Teilchenspuren (Bewegung in der xy-Ebene in der Zeit, die von einer Kamera aufgenommen wurde, also 3d - 256 x 256 Pixel und ca. 3.000 Bilder in meinem Beispielsatz) und Rauschen gebildet werden. Diese Partikel bewegen …

8 machine-learning clustering regression

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Klassifizieren von E-Mails in R.

Ich arbeite an einem Projekt in R, in dem ich ungefähr 1200 E-Mails von einem Unternehmen habe, von denen die meisten als Klasse 1 oder Klasse 2 gekennzeichnet sind. Dies sind die Arten von Anfragen. Ungefähr 1000 E-Mails sind mit Klasse und 200 mit Klasse Mein Ziel ist es, mithilfe …

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Gibt es eine Domäne, in der Spiking Neural Networks andere Algorithmen übertreffen (Non-Spiking)?

Ich lese über Reservoir-Computing- Techniken wie Echo State Networks und Liquid State Machines . Beide Verfahren umfassen das Zuführen von Eingaben zu einer Population zufällig (oder nicht) verbundener Spike-Neuronen und einen relativ einfachen Auslesealgorithmus, der die Ausgabe erzeugt (z. B. lineare Regression). Die Neuronenpopulationsgewichte werden entweder festgelegt oder über eine …

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