Conheço a diferença entre agrupamento e classificação no aprendizado de máquina, mas não entendo a diferença entre classificação de texto e modelagem de tópicos para documentos. Posso usar a modelagem de tópicos sobre documentos para identificar um tópico? Posso usar métodos de classificação para...
Keras suporta tanto TensorFlow e Theano como backend: quais são as vantagens / desvantagens de escolher um contra o outro, além do fato de que, atualmente, nem todas as operações são implementadas com o backend
Qual é a melhor maneira de descobrir a semelhança semântica das palavras? Word2Vec está bom, mas não é o ideal: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]:...
Quero calcular a precisão, recall e pontuação F1 para o meu modelo binário KerasClassifier, mas não encontro nenhuma solução. Aqui está o meu código real: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3,...
Eu sou novo no pytorch e comecei com este código do github. Eu não entendo o comentário na linha 60-61 no código "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd". Entendi que mencionamos requires_grad=Trueàs variáveis as quais precisamos calcular os...
Eu tenho 3 classes com esta distribuição: Class 0: 0.1169 Class 1: 0.7668 Class 2: 0.1163 E eu estou usando xgboostpara classificação. Eu sei que existe um parâmetro chamado scale_pos_weight. Mas como ele é tratado no caso 'multiclass' e como posso defini-lo
O LDA possui dois hiperparâmetros, ajustando-os muda os tópicos induzidos. O que os hiperparâmetros alfa e beta contribuem para o LDA? Como o tópico muda se um ou outro hiperparâmetro aumenta ou diminui? Por que eles são hiperparâmetros e não apenas
Fiquei me perguntando como é que vamos decidir quantos nós nas camadas ocultas e quantas camadas ocultas colocar quando construirmos uma arquitetura de rede neural. Entendo que a camada de entrada e saída depende do conjunto de treinamento que temos, mas como decidimos a camada oculta e a...
Estou construindo uma regressão logística multinomial com o sklearn (LogisticRegression). Mas depois que termina, como posso obter um valor de p e um intervalo confiante do meu modelo? Parece apenas que o sklearn fornece apenas coeficiente e interceptação. Muito
Vi recentemente um recurso interessante que já estava disponível no Planilhas Google: você começa escrevendo algumas palavras-chave relacionadas em células consecutivas, diga: "azul", "verde", "amarelo" e gera automaticamente palavras-chave semelhantes (neste caso , outras cores). Veja mais...
Geralmente, o modelo de aprendizado de máquina é construído em conjuntos de dados. Gostaria de saber se existe alguma maneira de gerar um conjunto de dados sintético usando esse modelo de aprendizado de máquina treinado, preservando as características originais do conjunto de dados? [dados...
Então, eu quero criar um gráfico de radar de perfil de jogador mais ou menos assim: Não apenas a escala de cada variável é diferente, mas também quero uma escala invertida para algumas estatísticas, como a estatística 'desapropriada', onde menos na verdade significa bom. Uma solução para a...
Estou tentando encontrar uma fórmula, método ou modelo a ser usado para analisar a probabilidade de um evento específico influenciar alguns dados longitudinais. Estou tendo dificuldade em descobrir o que procurar no Google. Aqui está um exemplo de cenário: Imagem de sua empresa com uma média de...
Estive lendo DeepMind Atari do Google de papel e eu estou tentando entender o conceito de "experiência replay". A repetição da experiência aparece em muitos outros documentos de aprendizado por reforço (particularmente o artigo AlphaGo), então eu quero entender como isso funciona. Abaixo estão...
As funções de ativação são usadas para introduzir não linearidades na saída linear do tipo w * x + bem uma rede neural. O que eu sou capaz de entender intuitivamente para as funções de ativação como sigmoide. Entendo as vantagens do ReLU, que evita neurônios mortos durante a retropropagação. No...
Recentemente, comecei a aprender a trabalhar sklearne acabei de encontrar esse resultado peculiar. Usei o digitsconjunto de dados disponível sklearnpara experimentar diferentes modelos e métodos de estimativa. Quando testei um modelo de máquina de vetor de suporte nos dados, descobri que existem...
O problema que estou enfrentando é categorizar textos curtos em várias classes. Minha abordagem atual é usar frequências de termo ponderadas tf-idf e aprender um classificador linear simples (regressão logística). Isso funciona razoavelmente bem (cerca de 90% da macro F-1 no conjunto de testes,...
Estou participando de uma competição de kaggle. O conjunto de dados possui cerca de 100 recursos e todos são desconhecidos (em termos do que realmente representam). Basicamente, são apenas números. As pessoas estão realizando muita engenharia de recursos nesses recursos. Eu estou querendo saber...
Do código Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Não consigo entender o que isso significa. Quais são as unidades da célula LSTM. Entrada, saída e esquecer portões? Isso significa "número de unidades na camada de projeção recorrente para Deep...
Suponha que eu tenha um quadro de dados 5 * 3 no qual a terceira coluna contenha valor ausente 1 2 3 4 5 NaN 7 8 9 3 2 NaN 5 6 NaN Espero gerar valor para a regra baseada em valor ausente nessa primeira coluna da segunda produção 1 2 3 4 5 20 <--4*5 7 8 9 3 2 6 <-- 3*2 5 6 30 <--...