Наука про дані

Яка різниця (і) між паралельними та розподіленими обчисленнями? Що стосується масштабованості та ефективності, то дуже часто бачити рішення, що стосуються обчислень, в кластерах машин, а іноді це називають паралельною обробкою або як розподіленою обробкою. Певним чином, обчислення, здається, завжди паралельні, оскільки існують речі, що працюють одночасно. Але чи розподілені обчислення …

15 definitions  parallel  distributed 

У мене є два питання, пов'язані з деревами рішень: Якщо у нас є безперервний атрибут, як ми обираємо значення розбиття? Приклад: Вік = (20,29,50,40 ....) Уявіть собі , що ми маємо безперервний атрибут , які мають значення в . Як я можу написати алгоритм, який знаходить точку розщеплення , щоб, …

15 classification  data  decision-trees 

Я хочу вирішити таку проблему: у мене є набір речень як мій набір даних, і я хочу мати можливість ввести нове речення та знайти речення, яке нове є найбільш подібним до цього в наборі даних. Приклад виглядає так: Нове речення: " I opened a new mailbox" Прогнозування на основі даних: …

15 python  nlp  scikit-learn  similarity  text 

З огляду на дані про доступ до веб-сайтів у формі session_id, ip, user_agentта, можливо, часову позначку, дотримуючись наведених нижче умов, як ви найкраще класифікувати сеанси в унікальних відвідувачів? session_id: - це ідентифікатор, який надається кожному новому відвідувачеві. Він не закінчується, проте якщо користувач не приймає файли cookie / очищення файлів …

15 clustering 

Цей пост, схоже, вказує на те, що те, що я хочу досягти, неможливо. Однак я не переконаний у цьому - враховуючи те, що я вже зробив, я не бачу, чому того, що я хочу зробити, не можна досягти ... У мене є два набори даних зображень, де один має зображення …

15 keras 

У яких випадках краще використовувати дерево рішень, а в інших випадках - KNN? Навіщо використовувати один з них у певних випадках? А інший у різних випадках? (Переглядаючи його функціональність, а не алгоритм) Хтось має якісь пояснення чи посилання на це?

15 machine-learning  data-mining  decision-trees 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було актуальним для обміну стеками даних. Закрито 5 років тому . Нещодавно я провів бесіду з кимось і згадав про свій інтерес до аналізу даних і про те, з ким я мав …

15 education  beginner  career 

Я сподіваюся, що це питання є найбільш підходящим на цьому сайті ... У Python, як правило, ім'я класу визначається за допомогою великої літери, наприклад, його першого символу class Vehicle: ... Однак у машинному навчальному полі часто дані тренувань і тестів визначаються як Xі Y- ні, xі - y. Наприклад, я …

15 python  dataset 

Я працюю над змаганнями з наукових даних, для яких розподіл мого тестового набору відрізняється від навчального набору. Я хочу підпробовувати спостереження з навчального набору, який дуже нагадує тестовий набір. Як я можу це зробити?

15 preprocessing 

Я переглядаю цей підручник: https://www.dataquest.io/mission/75/improving-your-submission У розділі 8, знаходячи найкращі функції, відображається наступний код. import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif predictors = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "Embarked", "FamilySize", "Title", "FamilyId"] # Perform feature selection selector = SelectKBest(f_classif, k=5) selector.fit(titanic[predictors], titanic["Survived"]) # Get the raw p-values …

15 python  scikit-learn 

Нещодавно компанія Google, включена в нічну кількість тензорфлоу, створює свій режим Eager , необхідний API для доступу до можливостей обчислення tensorflow. Як tensorflow нетерплячий порівняти з PyTorch? Деякі аспекти, які можуть вплинути на порівняння, можуть бути: Переваги та недоліки охочих завдяки його статичній графічній спадщині (наприклад, імена у вузлах). Внутрішні …

14 deep-learning  tensorflow  pytorch 

Чи GAN - генеративні змагальні мережі - хороші лише для зображень, чи можуть бути використані і для тексту? Мовляв, тренуйте мережу генерувати змістовні тексти із резюме. UPD - цитати винахідника GAN Ian Goodfellow. GAN не застосовуються до NLP, оскільки GAN визначені лише для даних, що мають реальне значення. ( 2016 …

14 gan 

Я маю справу з проблемою, коли мені не вдалося знайти достатньо набору даних (зображень), щоб подати в мою глибоку нейронну мережу для тренувань. Мене настільки надихнув документ "Генеральний змагальний текст для синтезу зображень", опублікований Скоттом Рідом та ін. про генеративні змагальні мережі. Мені було цікаво знати, чи можу я використовувати …

14 deep-learning  gan 

Я використовую Python для запуску випадкової лісової моделі на моєму незбалансованому наборі даних (цільовою змінною був двійковий клас). Розбиваючи навчальний і тестуючий набір даних, я намагався використати стратифіковану вибірку (наприклад, показаний код) чи ні. Поки я в своєму проекті зауважував, що стратифікований випадок призведе до більш високої продуктивності моделі. Але …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

Схоже, це стало аксіоматичним, що ансамбль учнів призводить до найкращих можливих модельних результатів - і це стає все рідше, наприклад, для одиночних моделей вигравати змагання, такі як Kaggle. Чи є теоретичне пояснення того, чому ансамблі настільки дивно ефективні?

14 machine-learning  data-mining  predictive-modeling