Наука про дані

Я часто чув людей, які говорять про те, чому конволюційні нейронні мережі ще недостатньо вивчені. Чи відомо, чому нейромережі, що розвиваються, завжди отримують все більш досконалі функції, коли ми піднімаємося по шарах? Що змусило їх створити такий набір функцій і чи це би було справедливо і для інших типів глибоких …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Я шукаю документ, в якому детально описуються основи глибокого навчання. Ідеально подобається курс Ендрю Нґ для глибокого навчання. Ви знаєте, де я це можу знайти?

22 machine-learning  deep-learning 

Я впевнений, що наука про дані, як буде обговорюватися на цьому форумі, має кілька синонімів або, принаймні, суміжних областей, де аналізуються великі дані. Моє особливе питання стосується пошуку даних. Я взяв випускник класу Data Mining кілька років тому. У чому полягають відмінності між Data Science та Data Mining, зокрема, на …

22 data-mining  definitions 

З усього голосу навколо наукових даних, машинного навчання та всіх історій успіху існує багато виправданих, а також завищених очікувань від науковців даних та їх прогнозних моделей. Моє запитання до практикуючих статистиків, експертів машинного навчання та науковців даних - як ви керуєте очікуваннями бізнесменів вашої компанії, особливо щодо точності прогнозування моделей? …

22 performance  accuracy 

Фон Я працюю над набором даних часових рядів показань лічильника енергії. Тривалість серії варіюється в залежності від метра - для одних у мене кілька років, інших - лише кілька місяців і т. Д. Багато хто демонструє значну сезонність, а часто і багатошаровість - протягом дня, тижня чи року. Однією з …

22 data-mining  clustering  time-series  beginner 

Чи можна надати більше значення очкам, які є останніми під час аналізу даних за допомогою xgboost?

22 xgboost  weighted-data 

Як обчислити mAP (середню середню точність) для завдання виявлення для лідерів Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Там сказано - на сторінці 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Середня точність (AP). Для виклику VOC2007 була використана інтерпольована середня точність (Salton and Mcgill 1986) для оцінки як класифікації, так і виявлення. Для заданого завдання та класу крива …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

Я новачок у pytorch і почав із цього коду github. Я не розумію коментар у рядку 60-61 у коді "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd". Я зрозумів, що ми згадуємо requires_grad=Trueпро змінні, які нам потрібні для обчислення градієнтів для використання автограду, але що …

22 pytorch 

Я хочу обчислити точність, відкликання та показник F1 для моєї бінарної моделі KerasClassifier, але не знаходжу жодного рішення. Ось мій фактичний код: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

У мене є така DataFrame Pandas: df = pd.DataFrame({ 'Date': ['2017-1-1', '2017-1-1', '2017-1-2', '2017-1-2', '2017-1-3'], 'Groups': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two'], 'data': range(1, 6)}) Date Groups data 0 2017-1-1 one 1 1 2017-1-1 one 2 2 2017-1-2 one 3 3 2017-1-2 two 4 4 2017-1-3 two 5 Як я можу …

21 python  pandas  dataframe 

У мене є кадри 10 даних pyspark.sql.dataframe.DataFrame, отриманих від , randomSplitяк (td1, td2, td3, td4, td5, td6, td7, td8, td9, td10) = td.randomSplit([.1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1], seed = 100)зараз , я хочу приєднатися до 9 td«S в один кадр даних, як я повинен робити …

21 python  apache-spark  cross-validation  pyspark 

У мене є атрибут поля "година", але воно приймає циклічні значення. Як я міг перетворити функцію, щоб зберегти інформацію, наприклад "23" та "0" години, недалеко. Один із способів, що я можу подумати, - це зробити трансформацію: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 …

21 feature-extraction  feature-scaling  featurization 

Я спробував завантажити сюди розроблену модель FastText з цієї моделі Fasttext . Я використовую wiki.simple.en from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) Але, це показує наступні помилки Traceback (most recent call last): File "nltk_check.py", line 28, in <module> word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) File "P:\major_project\venv\lib\sitepackages\gensim\models\keyedvectors.py",line 206, in load_word2vec_format header = …

21 nlp  gensim 

При тренуванні нейронних мереж один гіперпараметр має розмір міні-партії. Поширені варіанти - 32, 64 та 128 елементів на міні-партію. Чи є якісь правила / настанови, якою має бути міні-партія? Будь-які публікації, які досліджують вплив на навчання?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

У мене є набір даних, що містить 34 колонки введення та 8 вихідних стовпців. Один із способів вирішити проблему - взяти 34 входи та побудувати індивідуальну модель регресії для кожного вихідного стовпчика. Мені цікаво, чи можна вирішити цю проблему за допомогою лише однієї моделі, особливо за допомогою нейронної мережі. Я …

21 neural-network  regression  tensorflow