Pytania oznaczone «loss-function»

73

Dlaczego funkcje kosztów wykorzystują błąd kwadratowy?

Właśnie zaczynam od uczenia maszynowego i do tej pory zajmowałem się regresją liniową względem jednej zmiennej. Nauczyłem się, że istnieje hipoteza, która brzmi: hθ( x ) = θ0+ θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Aby znaleźć dobre wartości dla parametrów i , chcemy zminimalizować...

machine-learning linear-regression loss-function

32

Intuicyjne wyjaśnienie utraty szumu (NCE)?

Czytam o NCE (forma próbkowania kandydata) z tych dwóch źródeł: Zapis Tensorflow Oryginalny papier Czy ktoś może mi pomóc w następujących kwestiach: Proste wyjaśnienie, w jaki sposób działa NCE (dla mnie powyższe było trudne do przeanalizowania i zrozumienia, więc coś intuicyjnego, które...

deep-learning tensorflow word-embeddings sampling loss-function

29

Dlaczego xgboost jest o wiele szybszy niż sklearn GradientBoostingClassifier?

Próbuję wytrenować model zwiększania gradientu na ponad 50 tysiącach przykładów ze 100 funkcjami numerycznymi. XGBClassifierobsługuje 500 drzew w ciągu 43 sekund na mojej maszynie, a GradientBoostingClassifierobsługuje tylko 10 drzew (!) w 1 minutę i 2 sekundy :( Nie zawracałem sobie głowy próbą...

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

21

Sparse_categorical_crossentropy vs categorical_crossentropy (keras, dokładność)

Które są lepsze dla dokładności, czy są takie same? Oczywiście, jeśli używasz categorical_crossentropy, używasz jednego gorącego kodowania, a jeśli używasz sparse_categorical_crossentropy, kodujesz jako normalne liczby całkowite. Dodatkowo, kiedy jedno jest lepsze od

neural-network keras loss-function encoding

15

Regresja parametryzacji kąta obrotu

Powiedzmy, że mam strzałkę z góry na dół i chcę przewidzieć kąt, pod jakim ta strzała się tworzy. Będzie to od 000 do stopni lub od do . Problem polega na tym, że ten cel jest okrągły, i stopni są dokładnie takie same, co jest niezmiennością, którą chciałbym włączyć do mojego celu, co powinno...

neural-network deep-learning loss-function parameter-estimation

12

Funkcja korygująca przepływ Tensor dla danych niezrównoważonych

Mam problem z klasyfikacją bardzo niezrównoważonych danych. Przeczytałem, że nadmierne i niepełne próbkowanie, a także zmiana kosztu niedostatecznie reprezentowanych wyników kategorycznych doprowadzą do lepszego dopasowania. Zanim to nastąpi, tensorflow klasyfikuje każde wejście jako grupę...

tensorflow loss-function