คำถามติดแท็ก encoding

มันจะดีกว่าที่จะเข้ารหัสคุณสมบัติเช่นเดือนและชั่วโมงเป็นปัจจัยหรือตัวเลขในรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง? ในอีกด้านหนึ่งฉันรู้สึกว่าการเข้ารหัสตัวเลขอาจสมเหตุสมผลเนื่องจากเวลาเป็นกระบวนการที่ก้าวหน้าไปข้างหน้า (เดือนที่ห้าตามด้วยเดือนที่หก) แต่ในทางกลับกันฉันคิดว่าการเข้ารหัส categorial อาจสมเหตุสมผลมากกว่าเนื่องจากลักษณะวงจร ของปีและวัน (เดือนที่ 12 ตามด้วยเดือนแรก) มีวิธีแก้ไขปัญหาทั่วไปหรือแบบแผนสำหรับสิ่งนี้หรือไม่?

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

ฉันใหม่กับ ML และนี่เป็นคำถามแรกของฉันที่นี่ดังนั้นขออภัยถ้าคำถามของฉันโง่ ฉันกำลังพยายามอ่านและทำความเข้าใจกับกระดาษความสนใจคือสิ่งที่คุณต้องการและในนั้นมีรูปภาพ: ฉันไม่รู้ว่าการเข้ารหัสตำแหน่งคืออะไร โดยการฟังวิดีโอ youtube บางรายการฉันพบว่ามันเป็นการฝังทั้งความหมายและตำแหน่งของคำในนั้นและมีบางสิ่งที่เกี่ยวข้องกับหรือsin(x)sin(x)sin(x)cos(x)cos(x)cos(x) แต่ฉันไม่เข้าใจว่ามันคืออะไรและมันทำอย่างนั้น ดังนั้นฉันมาที่นี่เพื่อขอความช่วยเหลือ ขอบคุณล่วงหน้า.

23 nlp  encoding  attention-mechanism  transformer 

ข้อไหนดีกว่าเพื่อความถูกต้องหรือเหมือนกัน แน่นอนถ้าคุณใช้ categorical_crossentropy คุณใช้การเข้ารหัสแบบร้อนและหากคุณใช้ sparse_categorical_crossentropy คุณจะเข้ารหัสเป็นจำนวนเต็มปกติ นอกจากนี้เมื่อใดจะดีกว่าอีกอัน

20 neural-network  keras  loss-function  encoding 

ฉันเป็นมือใหม่เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและ keras และตอนนี้ทำงานกับปัญหาการจำแนกภาพหลายระดับโดยใช้ keras อินพุตถูกติดแท็กรูปภาพ หลังจากการประมวลผลล่วงหน้าข้อมูลการฝึกอบรมจะถูกแสดงในรายการ Python ดังนี้ [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] "สุนัข", "แมว" และ "นก" เป็นป้ายกำกับของชั้นเรียน ฉันคิดว่าควรใช้การเข้ารหัสแบบร้อนแรงสำหรับปัญหานี้ แต่ฉันไม่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีจัดการกับฉลากสตริงเหล่านี้ ฉันได้ลอง LabelEncoder ของ sklearn ด้วยวิธีนี้: encoder = LabelEncoder() trafomed_label = encoder.fit_transform(["dog", "cat", "bird"]) print(trafomed_label) และผลลัพธ์คือ [2 1 0] ซึ่งแตกต่างจากผลลัพธ์ที่คาดหวังของฉันที่เป็น [[1,0,0], [0,1,0], [0,0,1] มันสามารถทำได้ด้วยการเข้ารหัสบางอย่าง แต่ฉันต้องการที่จะรู้ว่ามีวิธี "มาตรฐาน" หรือ "ดั้งเดิม" ที่จะจัดการกับมัน?

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

ฉันสร้างcorr()df จาก df ดั้งเดิม corr()DF ออก 70 X 70 มาและมันเป็นไปไม่ได้ที่จะเห็นภาพ heatmap ส sns.heatmap(df)... ถ้าฉันพยายามที่จะแสดงcorr = df.corr()ตารางที่ไม่พอดีกับหน้าจอและฉันสามารถดูความสัมพันธ์ทั้งหมด มันเป็นวิธีที่จะพิมพ์ทั้งdfโดยไม่คำนึงถึงขนาดของมันหรือเพื่อควบคุมขนาดของ heatmap หรือไม่?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

สวัสดีมี dataframe ที่มีค่าหมวดใหญ่มากกว่า 1600 หมวดมีวิธีใดที่ฉันสามารถหาทางเลือกเพื่อที่ฉันจะได้ไม่เกิน 1600 คอลัมน์ ฉันพบลิงค์ด้านล่างที่น่าสนใจhttp://amunategui.github.io/feature-hashing/#sourcecode แต่พวกเขากำลังแปลงเป็นคลาส / วัตถุที่ฉันไม่ต้องการ ฉันต้องการผลลัพธ์สุดท้ายของฉันเป็น dataframe เพื่อให้ฉันสามารถทดสอบกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอื่นได้หรือไม่ หรือมีวิธีใดที่ฉันสามารถใช้เมทริกซ์ genetrated ในการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอื่นนอกเหนือจาก Logistic ถดถอยหรือ XGBoost จะมีต่อไปฉันจะใช้?

13 machine-learning  dataset  dimensionality-reduction  encoding 

ฉันเข้าใจว่าวิธีการบีบอัดอาจแบ่งออกเป็นสองชุดหลัก: ทั่วโลก ในประเทศ ชุดแรกทำงานโดยไม่คำนึงถึงข้อมูลที่กำลังประมวลผลกล่าวคือพวกมันไม่ได้อาศัยคุณสมบัติใด ๆ ของข้อมูลจึงไม่จำเป็นต้องทำการประมวลผลล่วงหน้าในส่วนใด ๆ ของชุดข้อมูล (ก่อนการบีบอัดเอง) ในขณะที่วิธีการในท้องถิ่นวิเคราะห์ข้อมูลการแยกข้อมูลที่มักจะปรับปรุงอัตราการบีบอัด ในขณะที่อ่านเกี่ยวกับวิธีการเหล่านี้บางอย่างฉันสังเกตเห็นว่าวิธีการที่ไม่เป็นเอกเทศนั้นไม่เป็นสากลซึ่งทำให้ฉันประหลาดใจเนื่องจากฉันคิดว่า วิธีเอกภาพไม่ได้ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลเพื่อให้เกิดการเข้ารหัส (เช่นเป็นวิธีสากล) และดังนั้นจึงควรเป็นสากล / สากลใช่ไหม? คำถามหลักของฉัน: ความแตกต่างระหว่างวิธีสากลและสากลคืออะไร? คำพ้องความหมายของการจำแนกประเภทเหล่านี้ไม่ใช่

12 classification  algorithms  encoding 

มีกฎของหัวแม่มือ (หรือกฎจริง) ที่เกี่ยวข้องกับจำนวน LSTM ขั้นต่ำ, สูงสุดและ "สมเหตุสมผล" ที่ฉันควรใช้หรือไม่? โดยเฉพาะฉันเกี่ยวข้องกับBasicLSTMCellจาก TensorFlow และnum_unitsคุณสมบัติ โปรดสมมติว่าฉันมีปัญหาการจำแนกที่กำหนดโดย: t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector (number of classes) i - number of training examples ตัวอย่างจริงหรือไม่ที่จำนวนตัวอย่างการฝึกอบรมควรมากกว่า: 4*((n+1)*m + m*m)*c ที่cเป็นจำนวนของเซลล์? ฉันใช้สิ่งนี้: จะคำนวณจำนวนพารามิเตอร์ของเครือข่าย …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning