Questions marquées «cross-validation»

Fait référence aux procédures générales qui tentent de déterminer la généralisabilité d'un résultat statistique. La validation croisée survient fréquemment dans le contexte de l'évaluation de la façon dont un ajustement de modèle particulier prédit des observations futures. Les méthodes de validation croisée impliquent généralement de retenir un sous-ensemble aléatoire de données pendant l'ajustement du modèle et de quantifier la précision des prévisions des données retenues et de répéter ce processus pour obtenir une mesure de la précision de la prédiction.

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Pourquoi xgboost est-il tellement plus rapide que sklearn GradientBoostingClassifier?
J'essaie de former un modèle d'augmentation de gradient sur plus de 50k exemples avec 100 fonctionnalités numériques. XGBClassifiergère 500 arbres en 43 secondes sur ma machine, alors qu'il GradientBoostingClassifierne gère que 10 arbres (!) en 1 minute et 2 secondes :( Je n'ai pas pris la peine d'essayer de faire …
29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 
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Comment utiliser la sortie de GridSearch?
Je travaille actuellement avec Python et Scikit learn à des fins de classification, et en lisant autour de GridSearch, j'ai pensé que c'était un excellent moyen d'optimiser mes paramètres d'estimateur pour obtenir les meilleurs résultats. Ma méthodologie est la suivante: Divisez mes données en formation / test. Utilisez GridSearch avec …
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Comment fonctionne le paramètre validation_split de la fonction d'ajustement de Keras?
La validation-division dans la fonction d'ajustement du modèle Keras Sequential est documentée comme suit sur https://keras.io/models/sequential/ : validation_split: Flotter entre 0 et 1. Fraction des données d'apprentissage à utiliser comme données de validation. Le modèle séparera cette fraction des données d'entraînement, ne s'entraînera pas dessus et évaluera la perte et …
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agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN
J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du poids?
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Comment faire un produit intérieur par lots dans Tensorflow?
J'ai deux tenseur a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Je veux faire un produit intérieur pour chaque paire du lot, en générant c:[batch_size, 1], où c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Comment?
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