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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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 …
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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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