Di python sklearn, ada beberapa algoritma (misalnya regresi, hutan acak ... dll.) Yang memiliki parameter class_weight untuk menangani data yang tidak seimbang. Namun, saya tidak menemukan parameter seperti itu untuk algoritma MLLib. Apakah ada rencana penerapan class_weight untuk beberapa...
Saya seorang siswa pembelajaran mesin, dan hari ini saya mencoba belajar bagaimana menggunakan perpustakaan TensorFlow. Saya telah melalui berbagai tutorial dan percobaan & kesalahan dengan tensorflow, dan saya pikir cara terbaik untuk mempelajarinya secara nyata adalah dengan menggunakannya...
Baru-baru ini saya belajar bagaimana jaringan saraf vanilla akan bekerja, dengan jumlah input yang diberikan, node tersembunyi, dan jumlah output yang sama dengan input. Saya telah melihat berbagai posting yang sekarang berhubungan dengan jaringan saraf berulang, dan saya memahami konsep di...
Saya lulusan B.Sc. Salah satu kursus saya adalah 'Pengantar Pembelajaran Mesin', dan saya selalu ingin melakukan proyek pribadi dalam subjek ini. Baru-baru ini saya mendengar tentang pelatihan AI yang berbeda untuk bermain game seperti Mario, Go, dll. Pengetahuan apa yang perlu saya peroleh untuk...
Saya menemukan paket yang digunakan untuk menghitung "Information Gain" untuk memilih atribut utama di C4.5 Decision Tree dan saya mencoba menggunakannya untuk menghitung "Information Gain". Tetapi hasil perhitungan masing-masing paket berbeda seperti kode di bawah ini. > IG.CORElearn <-...
Saya mencari penjelasan yang bagus tentang bagaimana konvolusi dalam pembelajaran mendalam bekerja ketika diterapkan pada gambar multi-channel. Sebagai contoh, katakanlah saya memiliki gambar 100 x 100 piksel dengan tiga saluran, RGB. Input tensor kemudian memiliki dimensi 100 x 100 x 3. Jika saya...
Saya sedang mengerjakan dataset berlabel biner yang sangat tidak seimbang, di mana jumlah label yang benar hanya 7% dari keseluruhan dataset. Tetapi beberapa kombinasi fitur dapat menghasilkan jumlah yang lebih tinggi dari yang di himpunan bagian. Misalnya kita memiliki dataset berikut dengan satu...
Cara menggunakan Naive Bayes untuk klasifikasi teks multi-label dalam R. Saya mencoba menggunakan naiveBayes () dari perpustakaan e1071 tetapi tampaknya saat pelatihan, ia tidak menerima variabel kelas multi-label. Saya membuat TermDocumentMatrix menggunakan corpus dokumen teks dan mencoba...
Saya menggunakan paket Kerasdalam R untuk melakukan jaringan saraf. Bagaimana saya mengekstrak output dari lapisan tersembunyi? Saya menemukan contoh dalam python, tetapi hanya saja saya tidak tahu bagaimana melakukannya di
Saya memiliki data berikut untuk proyek sampingan kecil. Ini dari accelerometer yang duduk di atas mesin cuci / pengering dan saya ingin memberi tahu saya ketika mesin selesai. x adalah data input (gerakan x / y / z sebagai satu nilai), y adalah label on / off Karena nilai x tumpang tindih...
Saya memiliki jaringan saraf sederhana (NN) untuk klasifikasi MNIST. Ini termasuk 2 lapisan tersembunyi, masing-masing dengan 500 neuron. Oleh karena itu dimensi NN adalah: 784-500-500-10. ReLU digunakan di semua neuron, softmax digunakan pada output, dan cross-entropy adalah fungsi loss. Apa yang...
Saya tahu bahwa Polynomial Logistic Regressiondengan mudah dapat mempelajari data khas seperti gambar berikut: Saya bertanya-tanya apakah dua data berikut ini juga dapat dipelajari menggunakan atau tidak. Polynomial Logistic Regression Saya kira saya harus menambahkan lebih banyak...
Saya melatih jaringan convolutional untuk mengklasifikasikan gambar komponen mekanis sebagai baik atau cacat. Meskipun akurasi pengujiannya tinggi, saya menyadari bahwa model tersebut memiliki kinerja yang buruk pada gambar yang memiliki pencahayaan yang sedikit berbeda. Fitur yang saya coba...
Saya memiliki satu set data besar dan persamaan cosinus di antara mereka. Saya ingin mengelompokkannya menggunakan cosine similarity yang menyatukan objek-objek serupa tanpa perlu menentukan sebelumnya jumlah cluster yang saya harapkan. Saya membaca dokumentasi sklearn DBSCAN dan Affinity...
Apa fungsi biaya terbaik untuk melatih jaringan saraf untuk melakukan regresi ordinal , yaitu untuk memprediksi hasil yang nilainya ada pada skala sewenang-wenang di mana hanya pemesanan relatif antara nilai yang berbeda adalah signifikan (misalnya: untuk memprediksi ukuran produk mana yang akan...
Misalkan Anda memiliki file video yang urutan pikselnya telah dikocok sekali. Artinya, urutan acak telah didefinisikan sekali dan diterapkan ke semua bingkai. Apakah ada beberapa pendekatan yang dikenal untuk mengambil urutan piksel awal? Saya punya beberapa ide untuk mengambil topologi awal...
Dalam makalah Normalisasi Batch: Mempercepat Pelatihan Jaringan Dalam dengan Mengurangi Pergeseran Kovarian Internal (di sini ) Sebelum menjelaskan proses normalisasi bets, makalah ini mencoba menjelaskan masalah yang terkait dengan (saya tidak mendapatkan apa masalah yang sebenarnya dibahas di...
Saya ingin mengetahui perbedaan dalam hal aplikasi (mis. Mana yang merupakan deteksi penipuan kartu kredit?) Dan dalam hal teknik yang digunakan. Makalah contoh yang mendefinisikan tugas akan
Bagaimana layer embedding dilatih pada layer Keras Embedding? (katakanlah menggunakan tensorflow backend, artinya mirip dengan word2vec, glove atau fasttext) Anggaplah kita tidak menggunakan penyematan
Saya telah membangun beberapa model untuk sebuah proyek, tetapi saya tidak dapat membungkus kepala saya dengan matematika dari algoritma Adagrad dan Adadelta. Saya mengerti bagaimana cara kerja gradient descent vanilla dan saya telah menulis kode untuk membuatnya bekerja dengan sukses. Saya akan...