machine-learning

Вопрос или проблема Я пытаюсь понять, как Q-обучение справляется с играми, где оптимальная стратегия является смешанной стратегией. Уравнение Беллмана говорит о том, что вы должны выбирать $max_a(Q(s,a))$, но это подразумевает единое уникальное действие для каждого $s$.

Вопрос или проблема Я знаю, что мы отслеживаем потери на валидации для изучения переобучения. Мне известна кривая валидации, которая сначала уменьшается, а затем снова увеличивается. Увеличивающаяся часть означает, что модель начинает переобучаться.

Вопрос или проблема import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv('iris.csv') X = dataset.iloc[:,:4] y = dataset.iloc[:,4] from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder(sparse=False) y=encoder.

Вопрос или проблема У нас есть два временных ряда – столбец A является эталонным столбцом ( источник истинных данных), а столбец B является «кузином» столбца A, в том смысле, что он демонстрирует (или должен демонстрировать) те же паттерны, эволюцию, скорости изменения и т.

Вопрос или проблема Я работаю над предсказательной моделью для цен на биткойн и хотел бы объединить технические индикаторы с машинным обучением. В частности, я пытаюсь интегрировать уровни коррекции Фибоначчи и анализ волн Эллиота с моделями машинного

Вопрос или проблема Я совсем новичок в машинном обучении. Я делаю проект по предмету, который называется параллельные и распределенные вычисления, в котором нам нужно ускорить тяжелые вычисления с помощью параллелизма или распределенных вычислений.

Вопрос или проблема В алгоритме оптимизатора Adam обновления параметров вычисляются следующим образом: $\theta_t \leftarrow \theta_{t-1} – \alpha \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon}$ Где $\hat{m}_t$ является смещенно-скорректированным скользящим

Вопрос или проблема В настоящее время у меня есть модель, которая имеет несколько числовых Y или предсказываемых переменных. Пример данных: Y1 Y2 … YN 2710 0.32 … 31231 1710 0.52 … 51231 В настоящее время я использую регрессию (многовыходную

Вопрос или проблема Трассировка (самый последний вызов последним): Файл "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask/app.py", строка 2073, в wsgi_app ответ = self.full_dispatch_request() Файл "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask/app.

Вопрос или проблема Я бы хотел создать рекомендательную систему для приложения умного дома. Я собираю данные в базе данных временных рядов. Приложение отслеживает состояние включения/выключения умной лампы и может создавать ежедневные рутины.

Вопрос или проблема Для упомянутых ниже шагов подготовки данных Обнаружение/обработка выбросов Импутация данных Масштабирование/стандартизация данных Балансировка классов Есть два под Questions Должны ли каждый из этих шагов выполняться после разделения

Вопрос или проблема Мне удалось построить несколько моделей линейной регрессии, которые могут достаточно хорошо прогнозировать прочность материала: минимальное RMSE составляет 17.95 с использованием 11 признаков, которые я выбрал из 159 оригинальных признаков.

Вопрос или проблема Что такое MPE? Как MPE и MAP различаются? Есть ли пример, когда они дадут разные результаты? Что такое MPE? Ответ=> MPE в машинном обучении означает Максимальная Апостериорная Оценка. Это метод, используемый для нахождения наиболее

Вопрос или проблема Я создаю теггер частей речи для нашего языка. Я передаю токены слова и теги, используя Tokenizer(). Функции для слова и тега разные. # кодировать Y tag_tokenizer = Tokenizer() tag_tokenizer.fit_on_texts(tags) Y_encoded = tag_tokenizer.

Вопрос или проблема Все мы знаем, что PCA (Анализ главных компонент) – это популярный статистический инструмент для уменьшения размерности в наборе данных. SMOTE (Метод синтетического увеличения выборки для меньшинства) позволяет генерировать данные

Вопрос или проблема Я спорил с моим коллегой по этому поводу. Мы знаем, что утечка данных становится проблемой, когда обучающие данные имеют возможность заглянуть в тестовые данные перед фазой тестирования. Но является ли это действительно проблемой

Вопрос или проблема Я создаю нечто очень похожее на этот пример проекта BigQuery ML. Моя система отличается в двух направлениях: Во-первых, ей потребуется несколько тысяч временных рядов, поэтому я предпочел бы использовать функцию множественных рядов

Вопрос или проблема Я попробовал всё, и не уверен, как решить следующую ошибку: ValueError: плохая форма входных данных (5634, 2) Это мой первый пример машинного обучения, так что прошу вас проявить терпение. Вот код на Python: import numpy as np import

Вопрос или проблема Я начинаю проект в области машинного обучения, который требует обширного набора данных о деталях автомобилей. Цель состоит в том, чтобы обучить модель, которая сможет идентифицировать и классифицировать различные автомобильные детали

Вопрос или проблема Вот описание использования данных для ILSVRC 2016 от ImageNet. Я интерпретировал это с помощью таблицы следующим образом, Данные Изображение Метка Изменено Время_выпуска -----------------------------------------------------------------