Dans python sklearn, il existe plusieurs algorithmes (par exemple la régression, la forêt aléatoire ... etc.) qui ont le paramètre class_weight pour gérer les données non équilibrées. Cependant, je ne trouve pas un tel paramètre pour les algorithmes MLLib. Existe-t-il un plan d'implémentation de...
Je suis un étudiant en apprentissage automatique et ces jours-ci, j'essayais d'apprendre à utiliser la bibliothèque TensorFlow. J'ai parcouru divers tutoriels et essais et erreurs avec tensorflow, et je pensais que la meilleure façon de l'apprendre pour de vrai serait de l'utiliser dans un petit...
J'ai récemment appris comment un réseau neuronal vanille fonctionnerait, avec un nombre donné d'entrées, des nœuds cachés et le même nombre de sorties que les entrées. J'ai regardé divers articles liés au réseau neuronal récurrent, et je comprends le concept derrière, mais je n'arrive pas à...
Je suis diplômé du B.Sc. L'un de mes cours était «Introduction à l'apprentissage automatique», et j'ai toujours voulu faire un projet personnel dans ce sujet. J'ai récemment entendu parler de différentes formations à l'IA pour jouer à des jeux tels que Mario, Go, etc. Quelles connaissances dois-je...
J'ai les données suivantes pour un petit projet parallèle. Cela vient d'un accéléromètre posé sur une laveuse / sécheuse et j'aimerais qu'il me dise quand la machine est terminée. x est les données d'entrée (mouvement x / y / z comme une valeur), y est l'étiquette activée / désactivée Parce que les...
J'ai un réseau neuronal simple (NN) pour la classification MNIST. Il comprend 2 couches cachées, chacune avec 500 neurones. Les dimensions du NN sont donc: 784-500-500-10. ReLU est utilisé dans tous les neurones, softmax est utilisé en sortie et l'entropie croisée est la fonction de perte. Ce qui...
Je sais que Polynomial Logistic Regressionpeut facilement apprendre des données typiques comme l'image suivante: Je me demandais si les deux données suivantes peuvent également être apprises en utilisant ou non. Polynomial Logistic Regression Je suppose que je dois ajouter plus d'explications....
J'ai formé un réseau convolutionnel pour classer les images d'un composant mécanique comme bonnes ou défectueuses. Bien que la précision du test soit élevée, j'ai réalisé que le modèle fonctionnait mal sur des images qui avaient un éclairage légèrement différent. Les fonctionnalités que j'essaie de...
J'ai un grand ensemble de données et une similitude cosinus entre eux. Je voudrais les regrouper en utilisant la similitude cosinus qui assemble des objets similaires sans avoir à spécifier au préalable le nombre de clusters que j'attends. J'ai lu la documentation sklearn de DBSCAN et Affinity...
J'ai construit des modèles pour un projet, mais je ne peux pas me concentrer sur les mathématiques des algorithmes Adagrad et Adadelta. Je comprends le fonctionnement de la descente en gradient de vanille et j'ai écrit du code pour le faire fonctionner avec succès. Je serais reconnaissant si...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour Data Science Stack Exchange. Fermé il y a 2 ans . Je voudrais supprimer toutes les lignes contenant des valeurs NaN...
J'étudie l'apprentissage automatique à partir des conférences d'Andrew Ng Stanford et je viens de découvrir la théorie des dimensions VC. Selon les conférences et ce que j'ai compris, la définition de la dimension VC peut être donnée comme, Si vous pouvez trouver un ensemble de points, de sorte...
Quelle est la meilleure façon de catégoriser les approches qui ont été développées pour traiter le problème de classe de déséquilibre? Cet article les classe en: Prétraitement: comprend le suréchantillonnage, le sous-échantillonnage et les méthodes hybrides, Apprentissage sensible aux coûts:...
Pourquoi la mesure F est-elle généralement utilisée pour les tâches de classification (supervisées), alors que la mesure G (ou indice de Fowlkes – Mallows) est généralement utilisée pour les tâches de regroupement (non supervisées)? La mesure F est la moyenne harmonique de la précision et du rappel...
Basé sur TPR et FPR, j'ai généré une courbe ROC pour mon modèle de classification binaire. Je ne sais pas, comment calculer la valeur AUC. Je serais très utile pour moi si vous pouvez m'aider à calculer la valeur
J'essaie de construire un modèle de classification à l'aide de l'API Java Weka. Mon ensemble de données d'entraînement présente des problèmes de déséquilibre de classe. Pour cette raison, je veux utiliser SMOTE pour réduire le problème de déséquilibre de classe. Mais, je ne sais pas comment...
J'ai deux jeux de données A et B qui sont exactement les mêmes en termes de nombre de colonnes, de nom de colonnes et de valeurs. La seule différence est l'ordre de ces colonnes. Je forme ensuite le modèle LightGBM sur chacun des deux ensembles de données avec les étapes suivantes Divisez chaque...
J'ai un modèle XGBoost essayant de prédire si une devise montera ou descendra la prochaine période (5 min). J'ai un ensemble de données de 2004 à 2018. J'ai divisé les données randomisées en 95% de train et 5% de validation et la précision sur l'ensemble de validation est jusqu'à 55%. Lorsque...
Je me demandais donc comment, par exemple, peut-on optimiser au mieux le modèle qu'ils tentent de construire lorsqu'ils sont confrontés à des problèmes présentés par un biais ou une variance élevés. Maintenant, bien sûr, vous pouvez jouer avec le paramètre de régularisation pour arriver à une fin...