Наука про дані

Щойно я дізнався про регуляризацію як про підхід до контролю над приміркою, і хотів би включити цю ідею в просту реалізацію зворотного розповсюдження та багатошарового персептрону (MLP), який я зібрав разом. В даний час, щоб уникнути переналагодження, я перехресно підтверджую і зберігаю мережу з найкращим результатом досі на наборі перевірки. …

9 neural-network 

У мене є велика кількість зразків, які представляють закодовані в Манчестері потоки бітів як звукові сигнали. Частота, з якою вони кодуються, є основною складовою частоти, коли вона велика, а на задньому плані є стійка кількість білого шуму. Я вручну розшифрував ці потоки, але мені було цікаво, чи можу я використати …

9 machine-learning  data-mining  scalability  algorithms  feature-selection 

Які вільно доступні набори даних я можу використовувати для тренування класифікатора тексту? Ми намагаємось посилити залучення наших користувачів, рекомендуючи для нього найпов'язаніший вміст, тому ми подумали, що якщо ми класифікуємо наш вміст на основі заздалегідь визначеного пакету слів, ми можемо рекомендувати йому залучати вміст, отримуючи його відгуки про випадкову кількість …

9 machine-learning  classification  dataset  clustering  text-mining 

У мене є величезний набір даних з реляційної бази даних, для чого мені потрібно створити модель класифікації. Зазвичай у цій ситуації я б використовував індуктивне логічне програмування (ILP), але через особливі обставини цього не можу. Іншим способом вирішити це було б просто спробувати узагальнити значення, коли у мене є зовнішні …

9 data-mining  classification  relational-dbms 

Я новачок у цій спільноті, і, сподіваюся, моє запитання тут добре впишеться. Як частина мого курсу бакалаврської аналітики даних я вирішив зробити проект з розпізнавання людської діяльності за допомогою наборів даних смартфонів. Наскільки мене хвилює ця тема стосується машинного навчання та підтримки векторних машин. Я ще не добре знайомий з …

9 bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining 

Я використовував техніку smote, щоб проаналізувати мій набір даних, і тепер у мене є збалансований набір даних. Проблема, з якою я стикався, полягає в тому, що показники ефективності; точність, нагадаємо, міра f1, точність в незбалансованому наборі даних краще виконуватись, ніж у збалансованих даних. Яке вимірювання можна використовувати, щоб показати, що …

8 performance 

Я намагаюся навчити модель в керах і використовую ModelCheckpoint, щоб зберегти найкращу модель відповідно до контрольованої метрики перевірки (у моєму випадку індекс Жаккарда ). Хоча я бачу, як модель вдосконалюється в тензорній дошці, коли я намагаюся завантажити ваги і оцінити модель, вона взагалі не працює. Крім того, за міткою часу …

8 keras  convnet 

Який найкращий спосіб класифікувати підходи, розроблені для вирішення проблеми класу дисбалансу? Ця стаття класифікує їх на: Попередня обробка: включає в себе передискретизацію, піддискретизацію та гібридні методи, Навчання, що залежить від затрат: включає прямі методи та мета-навчання, які останнє ділить на порог та вибірку, Ансамблеві прийоми: включає в себе рентабельні ансамблі …

8 machine-learning  classification  class-imbalance 

Чи можете ви пояснити, що таке кінцева точність? Чому кінцева точність є проблемою в машинному навчанні?

8 machine-learning  terminology  definitions  finite-precision 

У мене є дані про бічне положення кожного автомобіля за часом та номер смуги руху, як показано на цих 3-х графіках на зображенні та зразках даних нижче. > a Frame.ID xcoord Lane 1 452 27.39400 3 2 453 27.38331 3 3 454 27.42999 3 4 455 27.46512 3 5 456 …

8 machine-learning  r 

Мені хотілося б знати, чи є у вас якісь хороші підручники (швидкі та прості) про тематичні моделі та LDA, навчаючи інтуїтивно, як встановлювати деякі параметри, що вони означають і, якщо можливо, за допомогою реальних прикладів.

8 topic-model  lda 

Як я можу збільшити кількість дерев в scikit дізнатися «S GradientBoostingRegressor, я отримую більше негативні прогнози, незважаючи на те, немає негативних значень в моєму навчанні або тестування набору. У мене є близько 10 функцій, більшість з яких є бінарними. Деякі з параметрів, які я налаштовував: кількість дерев / ітерацій; глибина …

8 machine-learning  python  algorithms  scikit-learn  kaggle 

На моєму ядро ​​Dell i7 - 16 ГБ оперативної пам’яті - 4 ГБ 960 м графічного процесора, я працюю над проектом, щоб класифікувати зображення легких КТ за допомогою 3D-CNN. Я використовую версію процесора tensorflow. Зображення готуються у вигляді масивного масиву (25,50,50). У моїй моделі CNN було 2 шари конвеєра, два …

7 python  tensorflow  cnn 

Я щойно почав вивчати нейронні мережі для глибокого навчання з cs231. Я намагаюся реалізувати Нейронну мережу в Python. Я дивлюся на використання Tensorflow або scikit-learn. Які плюси і мінуси цих бібліотек для цього додатка?

7 neural-network  deep-learning  tensorflow 

Тож мені було цікаво, як можна, наприклад, найкраще оптимізувати модель, яку вони намагаються побудувати, стикаючись із проблемами, представленими великими ухилами чи великою дисперсією. Тепер, звичайно, ви можете грати з параметром регуляризації, щоб дійти до задовільного кінця, але мені було цікаво, чи можна це зробити, не покладаючись на регуляризацію. Якщо b …

7 machine-learning  variance  bias