machine-learning 355

  1. ニューラルネットワークにおけるバイアスの役割
  2. Naive Bayes分類の簡単な説明
  3. 生成アルゴリズムと差別アルゴリズムの違いは何ですか?
  4. Googleはどういう意味ですか?アルゴリズムの仕事は?
  5. Tensorflow:モデルを保存/復元する方法は?
  6. サポートベクターマシンに比べて人工ニューラルネットワークの利点は何ですか?
  7. 教師なし学習と教師なし学習の違いは何ですか?
  8. softmaxとsoftmax_cross_entropy_with_logitsの違いは何ですか?
  9. pipでテンソルフローが見つかりません
  10. 一般に、どの機械学習分類器を選択するのですか?
  11. データマイニングにおける分類とクラスタリングの違いは?
  12. PythonでSoftmax関数を実装する方法
  13. 地方センシティブハッシングを理解する方法?
  14. アップルは電子メールで日付、時刻、住所をどのように見つけますか?
  15. 高次元のデータの中で最も近いものは?
  16. scikit-learn K-Means Clusteringを使用して独自の距離関数を指定することは可能ですか?
  17. ビジュアル入力を使ってDiablo 2を演奏する人工ニューラルネットワークを訓練する方法は?
  18. scikit-learnでディスクに分類子を保存する
  19. いつ遺伝的アルゴリズムを使用するのか、ニューラルネットワークを使用するのか
  20. 線形回帰とロジスティック回帰の違いは何ですか?
  21. 1つのホットエンコードで機械学習のパフォーマンスが向上するのはなぜですか?
  22. トレーニングセットと検証セットにデータセットを分割する方法の経験則がありますか?
  23. ゲームAIでの機械学習
  24. C#の機械学習ライブラリ
  25. ナンシー1ホットアレイ
  26. 機械学習モデルの "損失"と "精度"の解釈方法
  27. マルチレイヤパーセプトロン(MLP)アーキテクチャ:隠れたレイヤの数と隠れたレイヤのサイズを選択する基準?
  28. シキットを学ぶ意思決定ツリーから決定ルールを抽出する方法は?
  29. リンゴ(果物)についてのつぶやきからApple(Inc.)に関するつぶやきを区別するモデルを構築するにはどうすればよいですか?
  30. Pythonで機械学習のための推奨パッケージはありますか?
  31. scikitでマルチクラスのケースの精度、リコール、精度、およびf1スコアを計算する方法は?
  32. どのように3つのセット(列車、検証とテスト)にデータを分割する?
  33. 解析的に線形回帰を解くことができるとき、なぜ勾配降下するのか?
  34. どのように3つのセット(列車、検証とテスト)にデータを分割する?
  35. クールなプロジェクトは、遺伝的アルゴリズムを使用するには?
  36. PorterとLancaster Stemmingアルゴリズムの主な違いと利点は何ですか?
  37. 深い信念ネットワーク対畳み込みニューラルネットワーク
  38. 機械学習のための機能をエンジニアリングする方法
  39. 機械学習とビッグデータ
  40. 線形回帰における正則化パラメータの計算方法
  41. ビジョンVNTextObservationを文字列に変換する
  42. サポートベクターマシン(SVM)の実装の詳細は、
  43. SVMライブラリLIBSVM用のPythonバインディングを使用した例
  44. 推測ゲームに機械学習を適用する?
  45. 事前にトレーニングされた(Tensorflow)CNNを使用して機能を抽出する
  46. 辞書/テーブルではなく統計に基づいた "アナグラムソルバー"?
  47. Java用のサポートベクターマシン?
  48. タグ/キーワードに基づく推奨
  49. ロジスティック回帰のコスト関数
  50. scikitの分類子は、nan / nullを扱うことを学ぶ