Результаты поиска по запросу "machine-learning"
Да, может, но LOO разделит данные на 11: 1 двенадцать раз. Синтаксис для цикла немного отличается. У стратифицированного KFold есть y в split (). Не могли бы вы проверить, как вы готовите свои данные. Будет хорошо иметь df с данными из X и столбец с метками A / B последними. Итак, если у вас есть шесть столбцов с независимыми данными, седьмой столбец должен иметь метки в качестве зависимой переменной. Затем вы можете разделить их так, как это делается в примере выше.
я есть следующие данные, где для каждого столбца строки с номерами являются входными данными, а буква - выходными ...
, Этого более чем достаточно для изучения NN
график обучает простой кодер идентификатора сигнала и фактически показывает, что весовые коэффициенты определяются оптимизатором: import tensorflow as tf import numpy as np initia = tf.random_normal_initializer(0, 1e-3) DEPTH_1 = 16 OUT_DEPTH = ...
Вот
аюсь приблизить шумные данные из функции sin (2x), используя многослойный персептрон: # Get data datasets = gen_datasets() # Add noise datasets["ysin_train"] = add_noise(datasets["ysin_train"]) datasets["ysin_test"] ...
опасный выбор меры точности в тензорном потоке, потому что он может молча проглотить неправильные прогнозы и сообщить о них как о «правильных». Вместо этого вы всегда должны использовать это длинное, но надежное выражение:
давал детектор языка программирования, то есть классификатор фрагментов кода, как часть более крупного проекта. Моя базовая модель довольно проста: токенизировать входные данные и кодировать фрагменты какмешок из-слов или, в этом случае,мешок ...
Не сработало Вместо этого сначала загрузили zip с помощью wget, а затем распаковали его.
отаю надпроект машинного обучения сегментации изображений [https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2018]и я хотел бы проверить это на Google Colab. Для учебного набора данных у меня есть 700 изображений, в основном256x256, что мне нужно ...
до последнего слоя, и это не может быть выполнено.
аюсь создать символ с помощью Keras. Этот тип CNN требует от вас использоватьConvolutional1D слой. Но все способы, которыми я пытаюсь добавить их в свою модель, дают мне ошибки на этапе создания. Вот мой код: def char_cnn(n_vocab, max_len, ...
Я не пытаюсь прогнозировать, я пытаюсь предсказать последовательность ответов на основе входных последовательностей. Последовательности ввода и вывода являются одновременными. y [t1] является ответом на X [t1], и, в свою очередь, y [t1] важен для прогнозирования ответа y [t2] на X [t2] и так далее. Таким образом, основываясь на входной последовательности, я могу предсказать всю выходную последовательность.
аюсь предсказать гигротермический отклик стены, учитывая внутренний и внешний климат. Основываясь на литературных исследованиях, я считаю, что это возможно с RNN, но я не смог получить хорошую точность. Набор данных имеет 12 входных элементов ...
@ AndrésMarafioti здесь нечего исследовать, все зависит от аппаратного обеспечения и общей пропускной способности ввода / вывода. Задача состоит в том, чтобы выгрузить модель из памяти на диск (SSD или HDD), современные SSD в настоящее время выполняют операции записи в течение нескольких миллисекунд.
ользую tenorflow уже некоторое время. Сначала у меня были такие вещи: def myModel(training): with tf.scope_variables('model', reuse=not training): do model return model training_model = myModel(True) validation_model = myModel(False)Главным ...
) и для предотвращения дисбаланса классов (добавьте одинаковое количество каждого класса в партии). Нравится:
нирую 3 списка данных L1, L2, L3. Сначала я обучаю их всех с помощью SGDClassifier fit (), а затем - экземпляром за экземпляром с part_fit (). Я проверяю данные с помощью L4, L5. [Данные в списках являются данными изображения, а изображения L4, ...
Спасибо за ваш ответ Макс, я приму ответ Vivek, так как я нашел его немного более полезным, но ваш ответ действительно помогает мне.
тоящее время я работаю над проблемой, которая сравнивает три разных алгоритма машинного обучения на одном наборе данных. Я разделил набор данных на 70/30 обучающих / тестовых наборов, а затем выполнил поиск по сетке для лучших параметров каждого ...