Je commence tout juste avec un apprentissage en machine et, jusqu'à présent, je m'occupais de la régression linéaire sur une variable. J'ai appris qu'il y a une hypothèse qui est: hθ( x ) = θ0+ θ1Xhθ(X)=θ0+θ1Xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Pour trouver de bonnes valeurs pour les paramètres et nous souhaitons minimiser la différence …
J'utilise une régression linéaire standard en utilisant scikit-learn en python. Cependant, je voudrais forcer les poids à être tous positifs pour chaque caractéristique (et non négatifs), y a-t-il un moyen de le faire? Je cherchais dans la documentation mais je n'ai pas trouvé de moyen d'y parvenir. Je comprends que …
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 …
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 …
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
Le graphique suivant montre les coefficients obtenus par régression linéaire (avec mpgcomme variable cible et tous les autres comme prédicteurs). Pour le jeu de données mtcars ( ici et ici ) avec et sans mise à l'échelle des données: Comment interpréter ces résultats? Les variables hpet ne dispsont significatives que …
En effectuant un modèle de régression linéaire à l'aide d'une fonction de perte, pourquoi devrais-je utiliser au lieu de la régularisation ?L1L1L_1L2L2L_2 Est-il préférable de prévenir le sur-ajustement? Est-ce déterministe (donc toujours une solution unique)? Est-il meilleur dans la sélection des fonctionnalités (parce que la production de modèles clairsemés)? Disperse-t-il …
J'ai des ensembles de données qui contiennent, parmi de nombreuses fonctionnalités, des coordonnées GPS (latitude et longitude). Je voudrais utiliser ces ensembles de données pour explorer des problèmes tels que: (1) calculer l'ETA pour conduire entre les points de début et de fin; et (2) estimer le degré de criminalité …
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?
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …
Appliqué Lasso pour classer les fonctionnalités et obtenu les résultats suivants: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Notez que l'ensemble de données a 3 étiquettes. Le classement des fonctionnalités pour les différentes étiquettes est le même. Ensuite, appliqué une forêt aléatoire au même …
En régression linéaire, nous ajustons un polynôme à un ensemble de points de données. Dans le livre de Bishop sur la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique, il existe quelques exemples où l'ajustement est une courbe ou une ligne droite. Je suis un peu confus si une courbe est linéaire …
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