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 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...
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...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Data Science Stack Exchange. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya ingin menghapus semua baris yang...
Saya mempelajari pembelajaran mesin dari kuliah Andrew Ng Stanford dan baru saja menemukan teori dimensi VC. Menurut ceramah dan apa yang saya mengerti, definisi dimensi VC dapat diberikan sebagai, Jika Anda dapat menemukan satu set nnn poin, sehingga dapat dihancurkan oleh classifier (yaitu...
Apa cara terbaik untuk mengkategorikan pendekatan yang telah dikembangkan untuk mengatasi masalah kelas ketidakseimbangan? Artikel ini mengelompokkannya menjadi: Preprocessing: termasuk metode oversampling, undersampling dan hybrid, Pembelajaran sensitif biaya: termasuk metode langsung dan...
Mengapa ukuran-F biasanya digunakan untuk tugas-tugas klasifikasi (diawasi), sedangkan indeks-G (atau indeks Fowlkes-Mallows) umumnya digunakan untuk tugas-tugas pengelompokan (tanpa pengawasan)? Ukuran-F adalah rata-rata harmonik dari presisi dan daya ingat . G-ukur (atau indeks Fowlkes-Mallows)...
Berdasarkan TPR dan FPR, saya telah menghasilkan kurva ROC untuk model klasifikasi biner saya. Saya tidak tahu, bagaimana cara menghitung nilai AUC. Saya akan sangat membantu saya jika Anda dapat membantu saya menghitung nilai
Saya mencoba membangun model klasifikasi menggunakan Java Weka API. Dataset pelatihan saya memiliki masalah ketidakseimbangan kelas. Untuk alasan ini, saya ingin menggunakan SMOTE untuk mengurangi masalah ketidakseimbangan kelas. Tapi, saya tidak tahu cara menggunakannya di Java Weka...
Saya memiliki dua dataset A dan B yang persis sama dalam hal jumlah kolom, nama kolom, dan nilai-nilai. Satu-satunya perbedaan adalah urutan kolom-kolom itu. Saya kemudian melatih model LightGBM pada masing-masing dua set data dengan langkah-langkah berikut Bagilah setiap dataset ke dalam...
Saya memiliki model XGBoost yang mencoba memprediksi apakah suatu mata uang akan naik atau turun pada periode berikutnya (5 menit). Saya memiliki dataset dari 2004 hingga 2018. Saya membagi data secara acak menjadi 95% kereta dan validasi 5% dan akurasi pada set Validasi hingga 55%. Ketika saya...
Jadi saya bertanya-tanya bagaimana cara seseorang, misalnya, dapat mengoptimalkan model yang mereka coba bangun ketika dihadapkan dengan masalah yang disajikan oleh bias tinggi atau varian tinggi. Sekarang, tentu saja, Anda dapat bermain dengan parameter regularisasi untuk mencapai akhir yang...