Наука про дані

Нещодавно в інтерв'ю мого друга запитали, чи алгоритми дерева рішень є лінійними чи нелінійними. Я намагався шукати відповіді на це питання, але не зміг знайти жодного задовільного пояснення. Чи може хтось відповісти та пояснити рішення цього питання? Також які ще є приклади нелінійних алгоритмів машинного навчання?

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

Мені цікаво, чи є сценарій, коли спуск градієнта не зближується до мінімуму. Я усвідомлюю, що спуск градієнта не завжди гарантується для сходу до глобального оптимуму. Я також усвідомлюю, що це може відрізнятися від оптимального, якщо, скажімо, розмір кроку занадто великий. Однак мені здається, що якщо воно буде відходити від якогось …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Досить нова у Python, але будую мою першу модель РФ на основі деяких класифікаційних даних. Я перетворив усі мітки в числові дані int64 і завантажив у X і Y як масивний ряд, але я відчуваю помилку, коли намагаюся тренувати моделі. Ось як виглядають мої масиви: >>> X = np.array([[df.tran_cityname, df.tran_signupos, …

21 python  scikit-learn  sampling 

Що краще для точності чи вони однакові? Звичайно, якщо ви використовуєте categorical_crossentropy, ви використовуєте одне гаряче кодування, а якщо ви використовуєте sparse_categorical_crossentropy, ви кодуєте як звичайні цілі числа. Крім того, коли один кращий за іншого?

21 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Я застосовував перехресну валідацію K-кратної для надійної оцінки моїх моделей машинного навчання. Але мені відомо про існування методу завантаження і для цієї мети. Однак я не бачу основної різниці між ними в оцінці ефективності. Наскільки я бачу, завантажувальне завантаження також виробляє певну кількість випадкових навчальних + тестових підмножин (хоча і …

21 cross-validation  evaluation 

Під час читання цього документу є рядок, в якому сказано, що "лінійні класифікатори не ділять параметри між функціями та класами". У чому сенс цього твердження? Чи означає це, що лінійні класифікатори, такі як логістична регресія, потребують функцій, які взаємно незалежні?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Беручи під увагу пропозиція: «Коли я відкриваю ?? двері він починає нагрів автоматично» Я хотів би отримати список можливих слів у ?? з вірогідністю. Основне поняття, яке використовується у моделі word2vec, - це "передбачення" слова за оточуючим контекстом. Як тільки модель буде побудована, що це за правильна операція векторів контексту …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

У медичній обробці зображень більшість опублікованих праць намагаються знизити показник помилкової позитивної реакції (FPR), тоді як насправді хибні негативи небезпечніші, ніж помилкові позитиви. Що обґрунтовує це?

20 image-classification  image-recognition 

Керас підтримує і TensorFlow, і Theano як бекенд: які плюси / мінуси вибору одного проти іншого, крім того, що в даний час не всі операції реалізовані за допомогою сервера TensorFlow?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було актуальним для обміну інформаційними стеками даних. Закрито 5 років тому . Я студент магістра в Університеті Едінбурга, який спеціалізується на машинному навчанні та обробці природних мов. У мене були кілька практичних …

20 education  definitions  career 

Це аналогічне запитання, як запитання статистичних конференцій у CrossValided Які найбільш важливі щорічні конференції Data Science? Правила: Додайте посилання на конференцію Будь-ласка, включіть посилання для переговорів (будь то ютуб, веб-сайт конференції чи інший веб-сайт для потокового відео)

20 community 

Який найкращий спосіб з’ясувати смислову схожість слів? Word2Vec добре, але не ідеально: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]: model.similarity('hot', 'warm') Out[8]: 0.56784095376659627 # Cold is much closer to 'hot' …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

Можливо, це занадто широко, але я шукаю посилання на те, як використовувати глибоке навчання у завданні підбиття тексту. Я вже реалізував узагальнення тексту, використовуючи стандартні підходи до частоти слів і ранжування речень, але я хотів би вивчити можливість використання методів глибокого навчання для цього завдання. Я також пройшов кілька реалізацій, …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

Я знаю різницю між кластеризацією та класифікацією в машинному навчанні, але я не розумію різниці між класифікацією тексту та моделюванням тем для документів. Чи можна використовувати моделювання тем над документами для ідентифікації теми? Чи можна використовувати методи класифікації для класифікації тексту всередині цих документів?

20 classification  text-mining  topic-model 

Я трохи заплутався у виборі між Keras (keras-команди / keras) і tf.keras (tensorflow / tensorflow / пітон / keras /) для мого нового дослідницького проекту. Існує дискусія про те, що Керасу ніхто не належить, тому люди щасливіші, щоб внести свій внесок, і в майбутньому буде набагато легше керувати проектом. Сігналы …

20 python  deep-learning  keras  tensorflow