machine-learning 355

  1. Роль смещения в нейронных сетях
  2. Простое объяснение классификации Наив Байеса
  3. В чем разница между генеративным и дискриминирующим алгоритмом?
  4. Как работает Google «Вы имели в виду?» Алгоритм работы?
  5. Tensorflow: как сохранить / восстановить модель?
  6. Каковы преимущества искусственных нейронных сетей над векторными машинами поддержки?
  7. В чем разница между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением?
  8. В чем разница между softmax и softmax_cross_entropy_with_logits?
  9. Тензорный поток не найден в пипе
  10. Какой машинный классификатор обучения выбрать в целом?
  11. Разница между классификацией и кластеризацией при добыче данных?
  12. Как реализовать функцию Softmax в Python
  13. Как понять местность чувствительного хеширования?
  14. Как Apple находит даты, время и адреса в электронных письмах?
  15. Ближайшие соседи по высокоразмерным данным?
  16. Можно ли указать свою дистанционную функцию, используя scikit-learn K-Means Clustering?
  17. Как обучить искусственную нейронную сеть играть в Diablo 2 с помощью визуального ввода?
  18. Сохранить классификатор на диск в scikit-learn
  19. Когда использовать генетические алгоритмы против использования Neural Networks?
  20. В чем разница между линейной регрессией и логистической регрессией?
  21. Почему одно горячее кодирование улучшает производительность машинного обучения?
  22. Существует ли правило о том, как разделить набор данных на наборы обучения и проверки?
  23. Машиноведение в игре AI
  24. библиотеки машинного обучения в C #
  25. НОМЕР 1-hot массив
  26. Как интерпретировать «потерю» и «точность» для модели машинного обучения
  27. многослойная архитектура персептрона (MLP): критерии выбора количества скрытых слоев и размер скрытого слоя?
  28. Как извлечь правила принятия решений из дерева решений scikit-learn?
  29. Как я могу построить модель, чтобы отличать твиты от Apple (Inc.) от твитов о яблоке (фрукты)?
  30. Есть ли рекомендованный пакет для машинного обучения в Python?
  31. Как вычислить точность, отзыв, точность и f1-score для многоклассового футляра с помощью scikit?
  32. почему градиентный спуск, когда мы можем аналитически анализировать линейную регрессию
  33. Как разбить данные на 3 набора (поезд, валидация и тест)?
  34. классный проект для использования генетического алгоритма?
  35. Каковы основные отличия и преимущества алгоритмов Porter и Lancaster Stemming?
  36. Сети глубоких убеждений и сверточные нейронные сети
  37. Как настроить функции для машинного обучения
  38. Машиноведение и большие данные
  39. Как рассчитать параметр регуляризации в линейной регрессии
  40. Преобразование видения VNTextОбразование в строку
  41. Несколько деталей реализации для машины поддержки-вектора (SVM)
  42. Пример использования привязок python для библиотеки SVM, LIBSVM
  43. Применять машинное обучение к гадательной игре?
  44. Извлечь функции с помощью предварительно обученного (Tensorflow) CNN
  45. «Решатель анаграмм» на основе статистики, а не словаря / таблицы?
  46. Поддержка векторной машины для Java?
  47. Рекомендация тегов / ключевых слов
  48. Функция стоимости для логистической регрессии
  49. классификаторы в scikit-learn, которые обрабатывают nan / null
  50. Как реализовать функцию ReLU в Numpy