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SGD分類子異なる次元の入力データによる部分適合学習

1つのホットエンコードされたデータに対してSGD分類を実行しようとしています。私はトレーニングの例に合っており、後で少しのデータでpartial_fitを実行したいと思っています。 fitデータとpartial_fitデータの間のディメンション変更のためにスローされるエラーを理解します。 私はhot_new_dfでデータ変換を実行する必要があることを理解していますが、わかりません。 [29]中 -

python machine-learning scikit-learn classification 2017-12-19

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尾根の幾何形状の認識

お互いに関連しているこれらの幾何学的形状を認識したいと思います。たとえば、下の屋根の画像を見ると、REDの尾根の存在を知るだけで、BLUEの尾根も存在するはずです（画像には表示されていなくても）。私が何千ものラベル画像を持っていれば、MLモデルもこれを学ぶことができます。しかし、私はこの問題をどのように表現するのか分かりません。 ラベル（S）：C、Z ラベル（S）：D ラベル（S）：C、Z ラベル

image-processing machine-learning computer-vision deep-learning 2017-12-19

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畳み込みニューラルネットワークの隠れ層のドロップアウト率ガイダンス

私は現在、ゲーム2048をプレイする畳み込みニューラルネットワークを構築しています。畳み込み層と6つの隠れ層があります。ガイダンスのすべてに〜50％のドロップアウト率が言及されています。私はトレーニングを開始しようとしていますが、6つのレイヤーのそれぞれで50％のドロップアウトが少し過度のものであり、アンダーフィッティングにつながると懸念しています。 私はこれに関するいくつかのガイダンスを高く評価

machine-learning neural-network conv-neural-network convolution recurrent-neural-network 2017-12-19

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Sparking WaterのH20マシンのメリット利点機械学習ライブラリ

Sparkling WaterはSpark環境でH20が実行されるため、Spark Engine（およびすべてのSpark分散構造）を使用してコンピューティングを分散することができますが、 H2Oはすでに機械学習のための分散型でスケーラブルなライブラリなので、メリットとなるパフォーマンスは何ですか？ さらに、H2Oのスタンドアロン版は実際にはコンピュータクラスタ上の分散処理を管理することができます

apache-spark machine-learning h2o sparkling-water 2017-12-19

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これら2つのコスト関数はオクターブで同等ですか？

one = sum((X*theta) - y) .^2)/(2*m); two = ((X'*theta - y)*(X*theta - y))/2*m; % where X' == X transpose, so I can do matrix multiplication. "1"は、線形回帰の単変量コスト関数に（正常に）使用されます。 "1"は多変量線形回帰問題のコストを計算する

machine-learning octave gradient-descent non-linear-regression 2017-12-19

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横型スタック2次元ナンプィアレイと3次元ナンプイ配列

私は機械学習のためのフィーチャデータセットを生成しています.2次元のnumpy配列Xがあります。ここでX.shape =（n、d） - n個のサンプルとd個のフィーチャです。 ここで、f.shape =（n、1、k） - n個のサンプル、k個のラベルを1ホットエンコーディング-fで新しいフィーチャを生成します。 私の既存のフィーチャデータセットにこの新しい機能を追加するにはどうすればよいでしょうか

python numpy machine-learning dataset feature-extraction 2017-12-20

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フィーチャアグロメレーション：クラスタを構成するフィーチャを取得するにはどうすればよいですか？

scikit-learnのフィーチャアグロメレーションを使用して、観測ではなくフィーチャに対して階層的クラスタリングプロシージャを使用しています。 これは私のコードです： from sklearn import cluster import pandas as pd #load the data df = pd.read_csv('C:/Documents/data.csv') aggl

python machine-learning scikit-learn cluster-analysis hierarchical-clustering 2017-12-20

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サポートベクターマシンモデルはどのくらい具体的にするべきですか？

SVMの使用のポイントは、アルゴリズムが入力が真か偽かなどを判断できるということです。 予測保守にSVMを使用して、システムの可能性を予測しようとしています。オーバーヒート。 私の例では、範囲は0-102℃です。温度が80℃以上になると、故障として分類されます。 私の入力は30倍（最後の30回の読み）の配列です。 私はSVMを訓練するためにいくつかのサンプル入力をしていますが、訓練のために非常に特

machine-learning statistics svm prediction 2017-12-20

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チェックポイントからtf.estimator.Estimatorで予測を行うには？

私はテンソルフローで黒点を認識するためにCNNを訓練しました。私のモデルはthisとほとんど同じです。 問題は、トレーニングフェーズで生成されたチェックポイントを使用して予測を行う方法に関する明確な説明がどこにも見つかりません。 saver = tf.train.import_meta_graph('./model/model.ckpt.meta') saver.restore(sess,'./

python python-3.x tensorflow machine-learning computer-vision 2017-12-20

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Word2Vector ValueError：スキャターでx桁の数値が必要です

私は機械学習の初心者ですが、愚かな間違いがあるかもしれません。 コードスニペット以下を実行しながら、私はエラーを取得しています： def plot_region(x_bounds, y_bounds): slice = points[ (x_bounds[0] <= points.x) & (points.x <= x_bounds[1]) & (y_

python pandas machine-learning 2017-12-20

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