machine-learning

0熱

3答えて

googleクラウドmlでモデルトレーニングを実行中にエラーが発生しました

クラウドでモデルトレーニングを実行します。私は花のデータセットに基づいてモデルを訓練するためのサンプルコードを実行するthis linkに従っています。チュートリアルでは、4つの段階で構成されています予測ためのモデルを展開し、使用してクラウド クラウド 実行モデルトレーニングの訓練や評価データを前処理、あなたのクラウドストレージバケット を設定 ステップ1と2は完了できましたが、ステップ3ではジョ

machine-learning google-cloud-ml 2017-12-29

---

0熱

1答えて

Xamarin.iOSの.mlmodelcを.mlmodelcにコンパイルしますか？

iOS開発の新機能で、Xamarin.iOSアプリケーションにCoreMLを使用したいのですが、どのようにモデルを使用できますか？ developer.xamarinのすべてのサンプルは.mlmodelcを使用していますが、.mlmodelをダウンロードしました。 .mlmodelcに変換するにはどうしたらいいですか？

ios xamarin machine-learning xamarin.ios coreml 2017-12-29

---

0熱

1答えて

多次元入出力を使用してKerasモデルを構築するにはどうすればよいですか？

私はニューラルネットワークを構築して曲を作ります。私は1曲1行からのすべてのノートを持って一つのファイルには、1つの音符に対応しています 0 0 0.05511 0.78740 0 0 0.07874 0.50393 0 0 0.71653 1 0 0 0.50393 0 .. .. .. .. 私は、ニューラルネットワークに10最初のノートにを与えたいと私はそれが次のノートを与えたい

python multidimensional-array machine-learning neural-network keras 2017-12-29

---

-2熱

2答えて

Scikit BinaryClassificationトレーニングデータの選択

私は肯定的なシナリオが800kのアイテムのわずか3％しか発生しない100の属性を持つデータに対してBinaryClassifierをトレーニングしています。トレーニング中に、ポジティブなインスタンスとネガティブなインスタンスを含める必要がありますか？私は、結果がバイナリである、つまりモデルがポジティブについて訓練されている場合、弱いマッチはそれが否定的であることを意味するので、私たちはshould

python machine-learning scikit-learn 2017-12-29

---

4熱

1答えて

なぜこのニューラルネットワークは何も学習しませんか？

私はTensorFlowを学んでおり、TensorFlowの初心者のためのMNISTで説明されているような単純なニューラルネットワークを実装していました。ここにはlinkがあります。予想通り、精度は約80〜90％でした。 次に、ConvNetを使用しているエキスパートのためのMNISTでした。それを実装する代わりに、私は初心者の部分を改善することに決めました。私はNeural Netsについて知っ

python tensorflow machine-learning neural-network deep-learning 2017-12-29

---

-1熱

1答えて

機能のスケーリングとそのさまざまなアルゴリズムへの影響

これに関連する多くの似たような質問にもかかわらず、なぜアルゴリズムが影響を受けやすいのか理解できませんでした。 これまでSVMとK-meansは線形回帰と意思決定木ではないが、フィーチャスケーリングの影響を受けやすいことが分かった。一般に、またはこの4アルゴリズムに関連する。 私は初心者ですから、このことを素人の言葉で説明してください。

python-3.x machine-learning scikit-learn feature-selection 2017-12-29

---

0熱

2答えて

（tf.reduce_sumを使用して最適化することはできません）が、（tf.reduce_mean使用して成功した）

import tensorflow as tf import numpy as np #date generation x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) y_data = np.dot([0.1, 0.2], x_data) + 0.3 #linear model b = tf.Variable(tf.zeros([1]))

python tensorflow machine-learning 2017-12-29

---

2熱

3答えて

テスト/検証のデータ増強セット？

訓練とテストセットの両方でデータを増やす（サンプルをプログラムで追加する、画像からなるデータセットの場合はランダムな作物など）か、訓練データセットだけを使用するのが一般的です。

machine-learning deep-learning 2017-12-29

---

-1熱

1答えて

多くのゼロデータを含む不正行為を検出します

私はいくつかの広告出版社のデータセットを持っています。サイト運営者は広告のクリックごとに収益を得る。データセットは、サイト運営者リストとそれに対応するクリック数および取引数から構成されます。問題は、出版社が不正行為をしてクリックすると、より多くのお金を得るために自分の広告を表示するかどうかです。これらのサイト運営者の一部はクリック数が非常に少ない（10未満）ため、取引件数は0件です。 私はこれらの

python machine-learning dataset data-science anomaly-detection 2017-12-30

---

0熱

1答えて

ケラスのタイムスタンプごとに異なる重みをRNNに適用する方法は？

タイトル： 私はタイムディストリビューションされたラッパーが各タイムスタンプに密集している可能性があることを知っていますが、同じウェイトを使用しています。私は同じ形の高密度を適用したいが、タイムスタンプごとに異なる重みを付けて、誰でも助けることができるのだろうか？

machine-learning keras rnn 2017-12-30

---