machine-learning-model

Вопрос или проблема Я создаю модель CNN-LSTM для прогнозирования многомерных временных рядов: model = Sequential() #model.build((10,7,1)) model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=2, activation='relu',input_shape=(10,7),strides=1)) model.

Вопрос или проблема В настоящее время я пытаюсь создать несколько функций для улучшения производительности модели. Одна из этих функций, которую я хотел бы создать, соответствует разнице в днях между покупкой клиента и его последней покупкой.

Вопрос или проблема У меня есть проблема классификации, которую кажется, часто встречают, но я не могу найти название этой задачи и лучший способ моделирования этой проблемы. Допустим, у меня есть серия событий, которые происходят последовательно во времени.

Вопрос или проблема Я обучил модель машинного обучения с хорошей точностью, но что дальше? Мне сложно ответить на этот вопрос: как вы представите свою модель? Какую платформу вы используете? Как вы обеспечиваете непрерывное обучение модели?

Вопрос или проблема Мы работаем с онлайн-рынком. Наша задача – предсказать, будут ли определенные продукты прибыльными для нашего рынка в ближайшем будущем (горизонт – один месяц). Например, рассмотрим 2 продукта: Игрушка Жираф (предсказана неприбыльной)

Вопрос или проблема Я нашел этот вопрос, но мне нужен ответ в другом направлении. Пример: Предположим, мы хотим предсказать, захочет ли человек с определенным профилем купить продукт A и/или B. Итак, у нас есть 2 бинарных класса A и B, которые не исключают

Вопрос или проблема Существует множество моделей машинного обучения, основанных на данных. Легко назвать несколько из них: нейронные сети, линейная регрессия, SVM и так далее… но что такое моделирование, не основанное на данных (или модельное)

Вопрос или проблема У меня есть данные по заказам за предыдущий год, содержащие информацию о продукте и продавце, продавшем продукт. У меня есть информация о продукте, категории продукта, продавце, адресе доставки, цене и т. д.

Вопрос или проблема ”’Я использовал алгоритм k-means для кластеризации набора документов, содержащих только текстовые данные. Документ содержит 2 миллиона записей. Удивительно, но результат кластеризации следующий: 90% записей хранится в одном

Вопрос или проблема Настройки Данные структурированы по нескольким учетным записям (клиенты моей компании). У каждого клиента есть множество кандидатов на домены. Цель – классифицировать домены на основе их сходства с одобренными доменами.

Вопрос или проблема Предположим, что у меня есть два ранжированных списка, A и B, причем каждый элемент в списках связан с определенным количеством очков: A = [(I_2, 6), (I_4, 5), (I_1, 3), (I_5, 1)] - очки в порядке убывания B = [(I_4, 1), (I_3, 0.

Вопрос или проблема В нашем наборе данных есть 2 атрибута, citizen и nric. Правило такое: если citizen равен US, то result должно принимать значение nric, в противном случае Non-US. Не могли бы вы посоветовать, какой алгоритм в Weka я должен использовать

Вопрос или проблема Предположим, у нас есть большой аннотированный набор данных с 4 классами. В этом наборе данных могут быть аннотированные изображения с менее чем 4 классами, где оставшиеся классы могут присутствовать или отсутствовать.

Вопрос или проблема Чтобы подробнее объяснить свой вопрос, я объясню свой случай использования. Пусть у меня есть модель, которая обучена определять, насколько хороша или плоха еда для людей с ожирением, на основе её питательных свойств.

Вопрос или проблема Мне трудно понять четкое различие между гипотезой и гиперплоскостью. Я знаю, что гипотеза — это кандидат в модель, которая соотносит входы с выходами после обучения. А гиперплоскость — это граница принятия решений в алгоритме классификации.

Вопрос или проблема Надеюсь, у вас все хорошо Я работаю над созданием графового автоэнкодера, способного генерировать векторные представления для графов произвольного размера. Большинство литературы, которую я прочитал, сосредоточено на графах с фиксированным

Вопрос или проблема Я использую пользовательскую модель keras с переопределенными методами train_step и test_step. Также мне необходимо изменить определенный порог, используемый в функции потерь, только для тестового набора данных.

Вопрос или проблема Примечание: Вопрос не о валидации/тестировании обученной модели. Пусть у меня есть набор признаков без меток, я хочу приблизительно определить истинные метки (ради аргумента допустим, что это задача бинарной классификации).

Вопрос или проблема Я прохожу курс по Управляемому обучению в R: Регрессия. Есть раздел, в котором мне нужно предсказать артериальное давление, учитывая возраст и вес. Это был МОЙ подход # Создать формулу и вывести ее fmla <

Вопрос или проблема Я пытаюсь построить модель (скорее всего, регрессионную или регрессию с использованием случайного леса) для квартальных финансовых данных. Мои обучающие данные имеют ежедневный интервал, но я не уверен, как работать с ними для предсказания