machine-learning

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    MNISTから作成されたTensorflowモデルに対する枕画像のテスト？

    私はMNIST For ML Beginnersの基本的な例を見てきましたが、彼らは非常にクールな、MNISTデータベースから簡単な桁の分類子を作成しました。 これらのチュートリアルコードはmnist_softmax.pyですが、独自のテスト画像に対して分類子を使用しています。私は枕からロードされた自分のイメージでそれを試してみたい。 from PIL import Image # T
    python machine-learning tensorflow pillow 2017-12-06

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    ニューラルネットワークが収束したという証拠？

    私は約20時間、7つの学習可能なレイヤーを持つ畳み込みネットワークを訓練してきました。ネットワークが収束しているか、まだトレーニングが必要かどうかを判断する一般的な方法は何ですか？ここで は、最初の畳み込み層のパラメータのヒストグラムです： はここでトレーニングとテストセットの損失と精度のグラフです：明らか
    machine-learning deep-learning 2017-12-07

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    sklearnのモデルの精度を向上させる

    決定木の分類は0.52の精度を与えますが、精度を上げたいと思います。 sklearnで利用可能な分類モデルを使用して精度を上げるにはどうすればよいですか？ 私はknn、decision tree、およびcross-validationを使用していますが、それらのすべてがあまり正確さがありません。 おかげ import pandas as pd from sklearn.model_selecti
    machine-learning scikit-learn classification decision-tree sklearn-pandas 2017-12-07

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    pandas.DataFrame.replaceは機能していないようです

    私は現在KaggleのTitanic Survival Predictionに取り組んでいます。 私はPandasの公式文書に従ってきましたが、それは助けになりません。 編集：私は、私が代わりに「男性」の「男」を書いたことに気づいたが、私は「男性」感謝 に変更した後、まだ働いていませんでした！問題は、割り当てを実行しながら、あなたはインプレース= trueを設定したことである df['Sex']
    python pandas dataframe machine-learning 2017-12-07

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    再帰的特徴消去（RFE）SKLearn

    私は、あなたがF1がアウトカムに強い相関を持って見ることができるようにアウトカム を予測しようとしたF1とF2から私の理解 F1 F2 Outcome 0 2 5 1 1 4 8 2 2 6 0 3 3 9 8 4 4 10 6 5 をテストするためのテーブルを作成しましたF2はランダムノイズ である私は 私が期待したものである pca = PCA(n_components
    machine-learning scikit-learn 2017-12-07

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    Tensorflow - 線形回帰

    線形回帰のためのテンソルフロープログラムです。私は最適化（最小化）損失関数のためにGradient Descentアルゴリズムを使用しています。しかし、プログラムを実行している間、損失関数の価値は増加しています。私のプログラムと出力は以下の通りです。私のプログラムのための import tensorflow as tf W = tf.Variable([.3],dtype=tf.floa
    python machine-learning tensorflow deep-learning linear-regression 2017-12-07

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    'Operation'オブジェクトに 'compute_gradients'属性がありません - テンソルフロー

    LSTMモデルを使用するときにグラデーション値をクリップしたいと思います。 optimizer.compute_gradients()を使用して勾配を計算し、エラーが発生しました。ここに私のコードは次のとおりです。 self.optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(self.lr).minimize(self.loss) gvs = self
    python machine-learning tensorflow lstm 2017-12-07

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    検証精度が

    私のデータセットは以下のとおりです。意味がありません。 。ホットエンコードされたターゲット配列[0,1]、[1,0]を使用していくつかの結果を得ました（テストセットで〜83％の精度に達する）。これは私がターゲット配列をバイナリ形式[0]または1に変更し、categorical_crossentropyをバイナリクロスエントロピーに変更したことがどれほど愚かであるかを認識しています。 このアプローチ
    machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-07

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    確率を予測ラベルに変換する最も容易かつ迅速な方法は何ですか？要するに

    は、私は次のコードのための1/2行のコードを探しています： for i in range(A.shape[1]): # Convert probabilities A[0,i] to actual predictions p[0,i] ### START CODE HERE ### (≈ 4 lines of code) if(A[i] > .5) Y_
    numpy machine-learning classification vectorization logistic-regression 2017-12-08

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    テンソルフローCNN損失関数がテンソルボードで上下（オシレート）します。

    私はトレーニング中にテンソルが のAudioset2017データセットのResNet50を訓練しています。結果を検証すると、私の損失関数は変動しますが、全体の傾向は低下していますが、私はこれを恐れています。 バッチサイズ= 100の100エポックで実行しました。 となり、学習率が低下して増加しましたが、効果はありませんでした。 私の訓練は正しいですか、このネットワークを使用できますか、それとも間違
    python machine-learning tensorflow deep-learning tensorboard 2017-12-08
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