Tag: machine-learning

Umsetzung Fragen über machine-learning-algorithmen. Allgemeine Fragen über maschinelles lernen sollte gebucht werden, um Ihre spezifischen Gemeinschaften.

RF: hohe OOB Genauigkeit durch eine Klasse und sehr geringe Genauigkeit durch den anderen, mit großer Klasse Ungleichgewicht

6 Antworten

Ich bin neu in random forest Klassifikator. Ich benutze es zu klassifizieren, die einen Datensatz mit zwei Klassen. - Die Anzahl der features ist 512. - Der Anteil der Daten ist 1:4. I. e, 75% der Daten

classification machine-learning r random-forest

Wie bekommen wir/Filter definieren, die in convolutional neural networks?

1 Antworten

Gewusst wie: implementieren eine Tiefe autoencoder (eHow bekomme ich die Filter von convulutional neural network(CNN)? Meine Idee ist so etwas wie dies: random-Bilder von der input Bilder (28x28) und zufällige Flecken (8x8). Dann nutzen Sie autoencoders zu

convolution deep-learning machine-learning neural-network

Scikit-learn ist GridSearchCV mit linearen kernel-svm dauert zu lange

1 Antworten

Nahm ich Beispielcode von sklearn website, die tuned_parameters = [{'kernel': ['rbf'], 'gamma': [1e-3, 1e-4], 'C': [1, 10, 100, 1000]}, {'kernel': ['linear'], 'C': [1, 10, 100, 1000]}] scores = [('f1', f1_score)] for score_name, score_func in scores: print "#

machine-learning python python-2.7 scikit-learn

Was ist der Unterschied zwischen Apache Spark und Apache Apex?

1 Antworten

Apache Apex - ist ein open-source-enterprise-grade unified stream-und batch-processing-Plattform. Es wird verwendet bei GE-Predix-Plattform für das Internet der Dinge. Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen 2 Plattformen? Fragen Daten aus einer wissenschaftlichen Perspektive, wie unterscheidet es

apache-apex apache-spark machine-learning pyspark stream-processing

Keras: Umformen, verbinden, lstm und conv

1 Antworten

Diese Frage existiert als github issue , zu. Ich möchte bauen ein neuronales Netzwerk in Keras, die enthält sowohl die 2D-Faltung und eine LSTM-Schicht. Sollte das Netzwerk klassifizieren MNIST. Die Trainingsdaten in MNIST sind 60000 Graustufen-Bilder von

keras machine-learning neural-network python theano

Speichern Sie die python random forest Modell-Datei

3 Antworten

In R nach der Ausführung von "random forest" - Modell, die ich verwenden kann save.image("***.RData") zum speichern des Modells. Danach kann ich nur laden Sie das Modell, um Vorhersagen machen direkt. Können Sie tun, eine ähnliche Sache

machine-learning python random-forest scikit-learn

C5.0 Entscheidungsbaum - c50-code genannt Ausgang mit dem Wert 1

6 Antworten

Ich erhalte die folgende Fehlermeldung c50-code genannt Ausgang mit dem Wert 1 Ich Tue dies auf der titanic verfügbaren Daten von Kaggle # Importing datasets train <- read.csv("train.csv", sep=",") # this is the structure str(train) Ausgabe :-

decision-tree kaggle machine-learning r

Mit machine-learning zu de-duplizieren von Daten

2 Antworten

Ich habe Folgendes problem und dachte ich könnte mit der Maschine lernen, aber ich bin mir nicht ganz sicher, es funktioniert für meinen Gebrauch Fall. Ich habe einen Datensatz von rund hundert Millionen Datensätzen, die Daten des

duplicates machine-learning mahout recommendation-engine record-linkage

Wie man einen Film recommender system?

2 Antworten

Was ist der beste Ansatz? Was sind die algorithmen, die benutzt werden? Was sind Ihre stärken und Schwächen? Warum aktuelle Film-recommender-Systeme Versagen bei der Bereitstellung von gute Empfehlungen? wahrscheinlich webmasters.stackexchange.com ist der bessere Ort für diese Antwort

algorithm collective-intelligence machine-learning recommendation-engine semantic-web

einfache Feed forward (newff) Netzwerk in MATLAB

2 Antworten

Ich verwendet ffnew Funktionen viele Male, aber wenn ich versuche zum erstellen einer einfachen feed-forward-Netzwerk, so dass der input Vektor ist P=[1;2;3;4] und die gewünschte Ausgabe T=[1 ;0;0;1]. Also ich habe nur eine Beispiel-input-Vektor Den code net

machine-learning matlab neural-network

Skalierung der Eingänge Daten zu neuronalen Netzwerk

1 Antworten

Haben wir zum Maßstab-input-Daten für das neuronale Netz? Wie beeinflusst das die endgültige Lösung des neuronalen Netzes? Ich habe versucht zu finden einige zuverlässige Quellen auf, die. Das Buch "elements of statistical learning" (Seite 400) sagt, es

artificial-intelligence machine-learning neural-network

Scikit: berechnen Sie precision und recall mit cross_val_score Funktion

4 Antworten

Ich bin mit scikit zur Durchführung einer logistischen regression auf spam - /ham-Daten. X_train ist meine Trainings-Daten und y_train die Etiketten('spam' oder 'ham') und ich trainierte mein LogisticRegression diese Weise: classifier = LogisticRegression() classifier.fit(X_train, y_train) Wenn ich

logistic-regression machine-learning precision python scikit-learn

sklearn Problem: Gefunden-arrays mit inkonsistenten Anzahl von Proben, wenn dabei die regression

5 Antworten

scheint diese Frage gebeten worden war, bevor, aber ich kann nicht scheinen, um einen Kommentar für eine weitere Klärung auf die akzeptierte Antwort, und ich konnte nicht herausfinden, die Lösung bereitgestellt. Ich versuche zu lernen, wie sklearn

arrays machine-learning numpy python scikit-learn

Schnelle Information-Gain-Berechnung

3 Antworten

Ich brauche, um zu berechnen, Informationen Gewinnen erreicht souverän für >100 K-Funktionen >10k Dokumente für text-Klassifikation. Der Code unten funktioniert einwandfrei, aber für den vollen Datenbestand ist sehr langsam - dauert mehr als eine Stunde auf einem

feature-selection machine-learning performance python scikit-learn

Opencv 3 SVM-training

3 Antworten

Wie Sie vielleicht wissen, viele Dinge geändert, in der OpenCV-3 (im Vergleich zur openCV2 oder die alte erste version). In den alten Tagen, Zug SVM, würde man verwenden: CvSVMParams params; params.svm_type = CvSVM::C_SVC; params.kernel_type = CvSVM::POLY; params.gamma

c++machine-learning opencv opencv3.0 svm

Fehler mit Sklearn Random Forest Regressor

2 Antworten

Wenn Sie versuchen, um zu passen ein Random Forest Modell mit Regressor y-Daten, die wie folgt aussieht: [ 0.00000000e+00 1.36094276e+02 4.46608221e+03 8.72660888e+03 1.31375786e+04 1.73580193e+04 2.29420671e+04 3.12216341e+04 4.11395711e+04 5.07972062e+04 6.14904935e+04 7.34275322e+04 7.87333933e+04 8.46302456e+04 9.71074959e+04 1.07146672e+05 1.17187952e+05 1.26953374e+05 1.37736003e+05

machine-learning numpy python random-forest scikit-learn

scikit-learn return-Wert LogisticRegression.predict_proba

1 Antworten

Was genau macht der LogisticRegression.predict_proba Funktion zurückgeben? In meinem Beispiel bekomme ich ein Ergebnis wie dieses: [[ 4.65761066e-03 9.95342389e-01] [ 9.75851270e-01 2.41487300e-02] [ 9.99983374e-01 1.66258341e-05]] Aus anderen Berechnungen, die Verwendung der sigmoid-Funktion, ich weiß, dass in der

logistic-regression machine-learning probability python scikit-learn

Kann nicht scikit-learn installiert auf OS X

4 Antworten

Möchte ich nutzen, scikit-learn an einem bevorstehenden Projekt und ich kann absolut nicht installieren. Ich kann andere Pakete mit installieren, entweder indem Sie von der Quelle oder durch pip-ohne ein problem. Für scikit-learn, habe ich versucht, Klonen

machine-learning pip python scikit-learn scikits

Tut TensorFlow haben Kreuzvalidierung implementiert für seine Nutzer?

3 Antworten

Ich dachte, zu versuchen, wählen Sie " hyper-Parameter (wie Regulation zum Beispiel) mit Kreuz-Validierung oder vielleicht Zug mehrere Initialisierungen der Modelle und wählen Sie dann das Modell mit der höchsten cross validation accuracy. Umsetzung k-fache oder CV

cross-validation machine-learning python scikit-learn tensorflow

Was ist der Unterschied zwischen einem Bayes ' schen Netzwerk und einem naive Bayes-Klassifikator?

2 Antworten

Was ist der Unterschied zwischen einem Bayes ' schen Netzwerk und einem Naive Bayes-Klassifikator? Ich bemerkte nur implementiert in Matlab als classify die andere hat eine gesamte Netto-toolbox. Wenn könnten Sie erklären in Ihrer Antwort, die eine

bayesian bayesian-networks machine-learning matlab naivebayes

TensorFlow, "'Modul' - Objekt hat kein Attribut 'Platzhalter'"

6 Antworten

Ich habe versucht, zu verwenden tensorflow für zwei Tage jetzt installieren und neu installieren, es immer und immer wieder auf python2.7 und 3.4. Egal was ich mache, ich bekomme diese Fehlermeldung, wenn Sie versuchen, zu verwenden tensorflow.Platzhalter()

machine-learning python tensorflow

Dummy-Variablen, wenn nicht alle Kategorien vorhanden sind

7 Antworten

Habe ich eine Reihe von dataframes, wo eine der Spalten enthält einen kategorischen Variablen. Ich möchte konvertieren, um mehrere dummy-Variablen, in dem Fall würde ich normalerweise verwenden get_dummies. Was passiert, ist, dass get_dummies schaut auf die Daten,

dummy-variable machine-learning pandas python

Die approximation der Sinus-Funktion mit einem neuronalen Netzwerk

2 Antworten

Lernen erleichtern, implementierte ich eine simple neural network framework unterstützt nur multi-layer-perceptrons und einfache RÜCKFÜHRUNG. Es funktioniert okay-ish für lineare Klassifikation, und die üblichen XOR-problem, aber für die Sinus-Funktion Näherung sind die Ergebnisse nicht befriedigend. Ich bin

machine-learning neural-network

Was ist besser: LinearSVC oder SVC?

2 Antworten

Aus meiner Forschung, fand ich drei widersprüchliche Ergebnisse: SVC(kernel="linear") ist besser LinearSVC ist besser Egal Kann mir jemand erklären, Wann LinearSVC vs. SVC(kernel="linear")? Wie es scheint, LinearSVC ist geringfügig besser als SVC und ist in der Regel

machine-learning scikit-learn svm

Zug-und test-sets sind nicht kompatibel Fehler in weka?

5 Antworten

Versuche ich zu testen, mein Modell mit dem neuen Datensatz. Ich habe das gleiche getan preprocessing-Schritt wie ich getan habe für den Bau meines Modells. Ich habe im Vergleich zwei Dateien, aber es gibt keine Probleme. Ich

arff machine-learning weka

Fehler in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

4 Antworten

Ich habe eine Tabelle mit Daten ("norm"), numerische - zumindest was ich sehen kann - normalisierten Werte der folgenden form: Wenn ich ausführen k <- kmeans(norm,center=3) Ich bin receving die folgende Fehlermeldung: Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf

cluster-analysis data-mining k-means machine-learning r

Beispiel der Implementierung des Baum-Welch

0 Antworten

Ich versuche zu lernen, über Baum-Welch-Algorithmus(zur Verwendung mit einem hidden markov Modell). Ich verstehe die grundlegende Theorie der forward-backward-Modelle, aber es wäre schön, für jemanden zu helfen, zu erklären, es mit dem code(ich finde es einfacher zu

algorithm java machine-learning python statistics

Wie kann ich mich bewerben reinforcement learning für kontinuierliche Handlung Räumen?

6 Antworten

Ich versuche, einen Agenten zu lernen, die Maus-Bewegungen notwendig, um am besten führen Sie eine bestimmte Aufgabe in einem reinforcement learning-Einstellung (D. H. die Belohnung signal ist das einzige feedback für das lernen). Ich bin der Hoffnung,

algorithm machine-learning q-learning reinforcement-learning

Unterschied zwischen Segmentierung und Klassifizierung

2 Antworten

Habe ich mich schon gefragt, der wirkliche Unterschied zwischen Segmentierung und Klassifizierung. Klassifizierung anhand der Entscheidungsbaum-Algorithmus hat keinen Unterschied von der Segmentierung? Durch die Segmentierung meinst du Sachen wie Bild-Segmentierung? Zug ist das beste Beispiel für die

classification machine-learning

Multi-class classification in libsvm

1 Antworten

Arbeite ich mit libsvm und ich muss implementieren die Einstufung für multiclasses mit einer gegen alle. Wie kann ich es tun? Tut libsvm version 2011 nutzen das? Ich denke, dass meine Frage nicht ganz klar. wenn libsvm

classification libsvm machine-learning matlab svm

Gesichts-Ausdruck-Klassifizierung in Echtzeit mit SVM

3 Antworten

Ich arbeite derzeit an einem Projekt wo ich habe zum extrahieren der Gesichtsausdruck eines Benutzers (nur ein Benutzer gleichzeitig von einer webcam), wie traurig oder glücklich. Meine Methode für die Klassifizierung von Gesichtsausdrücken ist: Verwenden opencv, um

classification libsvm machine-learning opencv svm

Matlab:K-means-clustering

5 Antworten

Ich habe einen matrice Einer(369x10), was ich will-cluster 19-Cluster. Ich benutze diese Methode [idx ctrs]=kmeans(A,19) ergibt idx(369x1) und Klickraten(19x10) Bekomme ich den Punkt, bis auf hier.Alle meine Zeilen in A Cluster 19 Cluster. Nun habe ich ein

cluster-analysis k-means machine-learning matlab

sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier nicht accecpt SVM als base_estimator?

4 Antworten

Ich arbeite gerade an einem text classification task. Jetzt will ich mit ensemble.AdaBoostClassifier mit LinearSVC als base_estimator. Jedoch, wenn ich versuche den code auszuführen clf = AdaBoostClassifier(svm.LinearSVC(),n_estimators=50, learning_rate=1.0, algorithm='SAMME.R') clf.fit(X, y) Ist ein Fehler aufgetreten. TypeError: AdaBoostClassifier

ensemble-learning machine-learning python scikit-learn

Wie soll ich das Vektorisieren die folgende Liste von Listen mit scikit lernen?

2 Antworten

Ich würde gerne Vektorisieren mit scikit lernen Sie eine Liste, die hat Listen. Ich gehe zu dem Pfad, wo ich die Ausbildung Texte lese ich Sie und dann besorge ich etwas wie dieses: corpus = [["this is

machine-learning nlp python scikit-learn

Mit adaboost in R caret-Paket

4 Antworten

Habe ich mit der ada - R-Paket für eine Weile, und vor kurzem caret. Laut der Dokumentation caret's train() Funktion haben sollte, eine option, die verwendet ada. Aber, caret-Zeichen ist kotzen mich an wenn ich mit der

adaboost classification data-mining machine-learning r

scikit-learn: wie Sie wieder die Skala von 'y' vorhergesagte Ergebnis

2 Antworten

Ich versuche zu lernen scikit-learn - und Machine-Learning durch die Nutzung der Boston Housing Daten. # I splitted the initial dataset ('housing_X' and 'housing_y') from sklearn.cross_validation import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing_X, housing_y, test_size=0.25, random_state=33)

machine-learning python scale scikit-learn

Berechnen Sie die Kumulative Verteilungsfunktion (CDF) in Python

2 Antworten

Wie kann ich berechnen, in python die Cumulative Distribution Function (CDF)? Will ich es berechnet aus einem array von Punkten, die ich habe (diskrete Verteilung), nicht mit der kontinuierlichen Verteilungen, die zum Beispiel scipy hat. Wie wärs

machine-learning numpy python scipy statistics

Lasso auf sklearn nicht konvergieren

1 Antworten

Wenn ich so etwas wie import numpy from sklearn import linear_model A= #something b= #something clf=linear_model.Lasso(alpha=0.015, fit_intercept=False, tol=0.00000000000001, max_iter=10000000000000, positive=True) clf.fit(A,b) Bekomme ich die Fehlermeldung: usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scikit_learn-0.14.1-py2.7-linux-x86_64.egg/ sklearn/linear_model/coordinate_descent.py:418: UserWarning: Objective did not converge. You might want to increase

least-squares machine-learning python scikit-learn

Klärung, Wie CRF(Conditional random Field) funktioniert anhand von Beispielen

3 Antworten

Ich Las verschiedene Dokumente, wie CRF(conditional random field) funktioniert, aber alle Papiere stellt die Formel nur. Ist es ein wer kann senden Sie mir ein Papier, das beschreibt, über CRF mit Beispielen wie wenn wir einen Satz

machine-learning

Was ist der Unterschied zwischen cross_val_score mit scoring='roc_auc' und roc_auc_score?

3 Antworten

Ich bin verwirrt über den Unterschied zwischen der cross_val_score scoring-Metrik "roc_auc' und die roc_auc_score, dass kann ich einfach importieren und direkt aufrufen. In der Dokumentation (http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter) zeigt an, dass die Angabe scoring='roc_auc' verwenden die sklearn.Metriken.roc_auc_score. Wenn ich

cross-validation machine-learning python random-forest scikit-learn

Klassifizierung Einzige Instanz in Weka

2 Antworten

Ich trainiert habe und erstellt eine J48-Modell mit WEKA-gui. Ich speicherte die Modell-Datei auf meinem Rechner und jetzt möchte ich es verwenden, um zu klassifizieren, eine einzelne Instanz, in meinem Java-code. Ich würde gerne eine Vorhersage für

classification decision-tree machine-learning prediction weka

Die Vorhersage, wie lange ein scikit-learn-Klassifikation wird dauern

3 Antworten

Gibt es eine Möglichkeit, vorherzusagen, wie lange es dauern wird, führen Sie einen Klassifizierer von sci-kit lernen Sie, basierend auf den Parametern und datasets? Ich weiß, ziemlich meta, richtig? Einige Klassifikatoren/parameter-Kombinationen sind Recht schnell, und manche nehmen

classification machine-learning python scikit-learn

Was bedeutet der standard Keras Modell Leistung bedeuten? Was ist Epoche-und Verlustrechnung in Keras?

2 Antworten

Habe ich nur gebaut, mein erstes Modell mit Keras und das ist die Ausgabe. Es sieht aus wie die standard-Ausgabe, die Sie erhalten, nachdem der Bau Keras künstlichen neuronalen Netzes. Auch nach einem Blick in die Dokumentation,

data-science keras machine-learning neural-network python

C++ Entscheidungsbaum Umsetzung Frage: Denke, Dass Im Code

3 Antworten

Ich habe die Kodierung für ein paar Jahre, aber ich noch nicht dazu gekommen die hängen von pseudo-Code oder tatsächlich mit dem Gedanken, die Sachen im code noch. Wegen diesem problem, ich habe Schwierigkeiten, herauszufinden, genau, was

c++decision-tree entropy machine-learning

Konvertieren array von Indizes 1-hot codiert numpy array

17 Antworten

Sagen wir, ich habe ein 1d-numpy-array a = array([1,0,3]) Möchte ich zum codieren dieses als 2d-1-hot-array b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) Gibt es einen schnellen Weg, dies zu tun? Schneller als einfach nur Durchlaufen a zu legen

machine-learning numpy numpy-ndarray one-hot-encoding python

Was ist die Tiefe des convolutional neural network?

7 Antworten

Ich war einen Blick auf das Convolutional Neural Network von CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. In Convolutional Neural Network, das sind die Neuronen angeordnet in 3 Dimensionen(height, width, depth). Ich habe ein Problem mit der

conv-neural-network deep-learning machine-learning neural-network

Halten TFIDF-Ergebnis für die Vorhersage von neuen Inhalten mithilfe von Scikit für Python

5 Antworten

Ich bin mit sklearn auf Python zu tun, einige clustering. Ich habe trainiert als 200.000 Daten, und der code unten funktioniert gut. corpus = open("token_from_xml.txt") vectorizer = CountVectorizer(decode_error="replace") transformer = TfidfTransformer() tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus)) km = KMeans(30)

machine-learning python scikit-learn tf-idf

Training auf unausgeglichenen Daten mit TensorFlow

4 Antworten

Die Situation: Frage ich mich, wie zu verwenden TensorFlow optimal, wenn meine Trainingsdaten ist unausgewogen in der label distribution zwischen 2 Etiketten. Nehmen wir zum Beispiel an die MNIST-tutorial ist vereinfacht, um nur unterscheiden zwischen 1 und

deep-learning machine-learning neural-network perceptron tensorflow

Auf die Implementierung einer soft-margin SVM-Modell mit Hilfe von Matlab die quadprog?

3 Antworten

Nehmen wir an, wir erhalten eine Trainings-dataset {yᵢ, xᵢ} für i = 1, ..., n, wo yᵢ kann entweder -1 oder 1 und xᵢ kann es sich z.B. um ein 2D-oder 3D-Punkt. Im Allgemeinen, wenn die Eingabe

machine-learning matlab quadprog svm

NaiveBayes in R Nicht Vorhersagen - Faktor(0) Level:

1 Antworten

Ich habe einen Datensatz der wie folgt aussieht: data.flu <- data.frame(chills = c(1,1,1,0,0,0,0,1), runnyNose = c(0,1,0,1,0,1,1,1), headache = c("M", "N", "S", "M", "N", "S", "S", "M"), fever = c(1,0,1,1,0,1,0,1), flu = c(0,1,1,1,0,1,0,1) ) > data.flu chills runnyNose

bayesian machine-learning r