Je construis une régression logistique multinomiale avec sklearn (LogisticRegression). Mais une fois terminé, comment puis-je obtenir une valeur de p et un intervalle de confiance pour mon modèle? Il semble seulement que sklearn ne fournit que le coefficient et l'interception. Merci...
Je participe à un concours de kaggle. L'ensemble de données comprend environ 100 fonctionnalités et toutes sont inconnues (en termes de ce qu'elles représentent réellement). Fondamentalement, ce ne sont que des chiffres. Les gens effectuent beaucoup d'ingénierie des fonctionnalités sur ces...
J'ai deux phrases, S1 et S2, qui ont toutes deux un nombre de mots (généralement) inférieur à 15. Quels sont les algorithmes les plus utiles et les plus efficaces (apprentissage automatique), qui sont peut-être faciles à mettre en œuvre (le réseau de neurones est correct, sauf si l'architecture est...
Supposons que nous avons un ensemble d'éléments E et une similitude ( non loin ) fonction SIM (ei, ej) entre deux éléments ei, ej ∈ E . Comment pourrions-nous (efficacement) regrouper les éléments de E , en utilisant sim ? k -moyen, par exemple, nécessite un k donné , Canopy Clustering nécessite...
J'ai entendu Andrew Ng (dans une vidéo que je ne trouve malheureusement plus) parler de la façon dont la compréhension des minima locaux dans les problèmes d'apprentissage profond a changé en ce sens qu'ils sont maintenant considérés comme moins problématiques car dans les espaces de grande...
Ayant beaucoup de documents texte (en langage naturel, non structurés), quelles sont les façons possibles de les annoter avec des métadonnées sémantiques? Par exemple, considérons un court document: I saw the company's manager last day. Pour pouvoir en extraire des informations, celles-ci doivent...
L'article Aller plus loin avec les circonvolutions décrit GoogleNet qui contient les modules de création d'origine: La modification de la création v2 a consisté à remplacer les convolutions 5x5 par deux convolutions 3x3 successives et à appliquer le pooling: Quelle est la différence entre Inception...
Quelle est la différence entre val_losset losspendant la formation à Keras? Par exemple Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 Sur certains sites, j'ai lu qu'à la validation, le décrochage ne fonctionnait
Existe-t-il des significations pour les dimensions d'un encastrement en T-SNE? Comme avec PCA, nous avons ce sens de maximisations de variance linéairement transformées, mais pour t-sne y a-t-il une intuition en plus de l'espace que nous définissons pour la cartographie et la minimisation de la...
Je suis assez nouveau dans les réseaux de neurones, mais je comprends assez bien l'algèbre linéaire et les mathématiques de la convolution. J'essaie de comprendre l'exemple de code que je trouve à divers endroits sur le net pour former un NN convolutionnel Keras avec des données MNIST pour...
J'ai récemment rencontré les termes Word2Vec , Sentence2Vec et Doc2Vec et un peu confus car je suis nouveau dans la sémantique vectorielle. Quelqu'un peut-il expliquer les différences entre ces méthodes en termes simples? Quelles sont les tâches les plus adaptées à chaque
Je voudrais faire une réduction de dimensionnalité sur près d'un million de vecteurs chacun avec 200 dimensions ( doc2vec). j'utiliseTSNE implémentation du sklearn.manifoldmodule pour cela et le problème majeur est la complexité du temps. Même avec method = barnes_hut, la vitesse de calcul est...
Je recherche actuellement des ensembles de données étiquetés pour former un modèle pour extraire des entités nommées à partir de texte informel (quelque chose de similaire aux tweets). Parce que la capitalisation et la grammaire font souvent défaut dans les documents de mon jeu de données, je...
Quels sont les avantages et les inconvénients de Keras et TFlearn ? Quand une bibliothèque est-elle préférée à
J'essaie de supprimer les mots vides avant d'effectuer la modélisation du sujet. J'ai remarqué que certains mots de négation (pas, ni, jamais, aucun, etc.) sont généralement considérés comme des mots vides. Par exemple, NLTK, spacy et sklearn incluent "not" dans leurs listes de mots vides....
J'essaie de comprendre le rôle de la dérivée de la fonction sigmoïde dans les réseaux de neurones. Je trace d'abord la fonction sigmoïde et la dérivée de tous les points de la définition à l'aide de python. Quel est exactement le rôle de ce dérivé? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...
Dans ma classe, je dois créer une application à l'aide de deux classificateurs pour décider si un objet dans une image est un exemple de phylum porifera (seaponge) ou un autre objet. Cependant, je suis complètement perdu en ce qui concerne les techniques d'extraction de fonctionnalités en python....
Je travaille sur un défi Kaggle où certaines variables sont représentées par des lignes au lieu de colonnes (Telstra Network Disruption). Je suis actuellement à la recherche de l'équivalent de recueillir (), séparé () et réparti (), qui peut être trouvé dans l'outil R
Je suis novice en apprentissage automatique et en kéros et je travaille actuellement sur un problème de classification d'images multi-classes en utilisant des kéros. L'entrée est l'image balisée. Après un certain prétraitement, les données d'entraînement sont représentées dans la liste Python...
J'utilise des réseaux de neurones depuis un certain temps maintenant. Cependant, une chose avec laquelle je me bats constamment est la sélection d'un optimiseur pour la formation du réseau (en utilisant backprop). Ce que je fais habituellement, c'est de commencer par un seul (par exemple SGD...