Je lisais un résumé de haut niveau sur AlphaGo de Google ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ), et je suis tombé sur les termes "politique réseau "et" réseau de valeur ". À un niveau élevé, je comprends que le réseau de stratégies est utilisé...
Le problème se réfère à la construction d'arbres de décision. Selon Wikipedia, le « coefficient de Gini » ne doit pas être confondu avec «l' impureté de Gini ». Cependant, les deux mesures peuvent être utilisées lors de la construction d'un arbre de décision - elles peuvent soutenir nos choix lors...
Je n'étais pas clair sur quelques concepts: XGBoost convertit les apprenants faibles en apprenants forts. Quel est l'avantage de faire cela? Combiner de nombreux apprenants faibles au lieu d'utiliser simplement un seul arbre? Random Forest utilise divers échantillons d'arbre pour créer un arbre....
Je cherche à utiliser l'implémentation de word2vec de google pour construire un système de reconnaissance d'entités nommées. J'ai entendu dire que les réseaux neuronaux récursifs avec rétropropagation à travers la structure sont bien adaptés aux tâches de reconnaissance d'entités nommées, mais je...
Une technique courante après la formation, la validation et le test du modèle préféré de Machine Learning consiste à utiliser l'ensemble de données complet, y compris le sous-ensemble de test, pour former un modèle final pour le déployer , par exemple un produit. Ma question est: est-ce toujours le...
J'espère que vous pourrez m'aider, car j'ai quelques questions à ce sujet. Je suis nouveau dans le domaine de l'apprentissage en profondeur, et même si j'ai fait quelques tutoriels, je ne peux pas relier ou distinguer les concepts les uns des
J'ai lu autour de Random Forests, mais je ne peux pas vraiment trouver une réponse définitive au problème du sur-ajustement. Selon le document original de Breiman, ils ne devraient pas suremballer lors de l'augmentation du nombre d'arbres dans la forêt, mais il semble qu'il n'y ait pas de consensus...
Un moyen de former une régression logistique consiste à utiliser la descente de gradient stochastique, avec laquelle scikit-learn offre une interface. Ce que je voudrais faire est de prendre une scikit-learn de SGDClassifier et l' ont marqué le même comme la régression logistique ici . Cependant,...
Je recherche une console en ligne pour la langue R. Comme j'écris le code et le serveur devrait s'exécuter et me fournir la sortie. Similaire au site Web
Quelles sont les meilleures pratiques pour enregistrer, stocker et partager des modèles d'apprentissage automatique? En Python, nous stockons généralement la représentation binaire du modèle, en utilisant pickle ou joblib. Dans mon cas, les modèles peuvent être ~ 100Mo grands. En outre, joblib peut...
Comme il existe de nombreux outils disponibles pour les tâches de science des données, il est lourd d'installer tout et de créer un système parfait. Existe-t-il une image Linux / Mac OS avec Python, R et d'autres outils open source de science des données installés et disponibles pour une...
Quelle est la différence entre la descente de gradient et la descente de gradient stochastique? Je ne les connais pas très bien, pouvez-vous décrire la différence avec un petit
J'apprends la factorisation matricielle pour les systèmes de recommandation et je vois le terme latent featuresse produire trop fréquemment mais je n'arrive pas à comprendre ce qu'il signifie. Je sais ce qu'est une fonctionnalité mais je ne comprends pas l'idée de fonctionnalités latentes....
Est-il préférable d'encoder des fonctionnalités comme le mois et l'heure en tant que facteur ou numérique dans un modèle d'apprentissage automatique? D'une part, je pense que l'encodage numérique pourrait être raisonnable, car le temps est un processus progressif (le cinquième mois est suivi du...
Est-il nécessaire de standardiser vos données avant cluster? Dans l'exemple de scikit learnDBSCAN, ici, ils le font dans la ligne: X = StandardScaler().fit_transform(X) Mais je ne comprends pas pourquoi c'est nécessaire. Après tout, le clustering ne suppose aucune distribution particulière de...
Pour autant que je l'ai vu, les opinions ont tendance à différer à ce sujet. Les meilleures pratiques dicteraient certainement l'utilisation de la validation croisée (surtout si l'on compare les RF avec d'autres algorithmes sur le même ensemble de données). D'un autre côté, la source d'origine...
Je travaille actuellement avec Python et Scikit learn à des fins de classification, et en lisant autour de GridSearch, j'ai pensé que c'était un excellent moyen d'optimiser mes paramètres d'estimateur pour obtenir les meilleurs résultats. Ma méthodologie est la suivante: Divisez mes données en...
J'essaie de regrouper certains vecteurs avec 90 fonctionnalités avec K-means. Étant donné que cet algorithme me demande le nombre de clusters, je veux valider mon choix avec de belles mathématiques. Je m'attends à avoir de 8 à 10 grappes. Les fonctionnalités sont à l'échelle Z-score. Explication de...
Je voudrais comparer une colonne d'un df avec d'autres df. Les colonnes sont des noms et des noms de famille. Je voudrais vérifier si une personne dans une trame de données se trouve dans une
J'utilise actuellement XGBoost sur un ensemble de données avec 21 fonctionnalités (sélectionnées dans la liste de quelque 150 fonctionnalités), puis je les ai codées à chaud pour obtenir ~ 98 fonctionnalités. Certaines de ces 98 fonctionnalités sont quelque peu redondantes, par exemple: une...