Pytania oznaczone «machine-learning»

12
Dane sentymentalne dla Emoji

Do eksperymentów chcielibyśmy użyć Emoji osadzonego w wielu tweetach jako podstawowych danych o prawdzie / treningu do prostej ilościowej analizy wrażliwości. Tweety są zwykle zbyt nieustrukturyzowane, aby NLP działało dobrze. W każdym razie w Unicode 6.0 jest 722 Emoji, a prawdopodobnie kolejne...

machine-learning classification parsing
12
Pomoc dotycząca NER w NLTK

Od jakiegoś czasu pracuję w NLTK, używając Pythona. Problem, z którym się zmagam, polega na tym, że nie ma pomocy w szkoleniu NER w NLTK z moimi niestandardowymi danymi. Wykorzystali MaxEnt i wyszkolili go na korpusie ACE. Dużo szukałem w Internecie, ale nie mogłem znaleźć sposobu, który mógłby...

machine-learning python nlp
12
Jak obliczyć wymiar VC?

Studiuję uczenie maszynowe i chciałbym wiedzieć, jak obliczyć wymiar VC. Na przykład: h ( x ) = { 10jeśli  a ≤ x ≤ bjeszcze h(x)={1gdyby za≤x≤b0jeszcze h(x)=\begin{cases} 1 &\mbox{if } a\leq x \leq b \\ 0 & \mbox{else } \end{cases} , z parametrami.(a,b)∈R2(za,b)∈R2)(a,b) ∈ R^2 Jaki jest jego...

machine-learning classification vc-theory
12
Ile komórek LSTM powinienem użyć?

Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: t...

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
11
Algorytm generowania reguł klasyfikacji

Mamy więc potencjał aplikacji do uczenia maszynowego, która dość dobrze wpasowuje się w tradycyjną domenę problemową rozwiązaną przez klasyfikatorów, tj. Mamy zestaw atrybutów opisujących przedmiot i „wiadro”, w którym się kończą. Zamiast tworzyć modele prawdopodobieństw, takich jak w Naive Bayes...

machine-learning classification
11
Sieć neuronowa do monitorowania serwera

Patrzę na pybrain do przyjmowania alarmów monitorowania serwera i określania głównej przyczyny problemu. Cieszę się ze szkolenia go przy użyciu nadzorowanego uczenia i doboru zestawów danych treningowych. Dane mają następującą strukturę: Typ serwera A # 1 Typ alarmu 1 Typ alarmu 2 Typ serwera A...

machine-learning neural-network
11
stosowanie word2vec na małych plikach tekstowych

Jestem zupełnie nowy w word2vec, więc proszę, zabierzcie to ze sobą. Mam zestaw plików tekstowych, z których każdy zawiera zestaw tweetów, między 1000 a 3000. Wybrałem wspólne słowo kluczowe („kw1”) i chcę znaleźć semantycznie odpowiednie terminy dla „kw1” za pomocą word2vec. Na przykład, jeśli...

machine-learning nlp text-mining