Nauka danych

6

Szukam artykułu szczegółowo opisującego podstawy głębokiego uczenia się. Idealnie jak kurs Andrew Ng do głębokiego uczenia się. Czy wiesz, gdzie mogę to znaleźć?

22 machine-learning deep-learning

4

Czy Data Science to to samo, co Data Mining?

Jestem pewien, że nauka o danych, która będzie omawiana na tym forum, ma kilka synonimów lub przynajmniej powiązanych dziedzin, w których analizowane są duże dane. Moje szczególne pytanie dotyczy eksploracji danych. Kilka lat temu wziąłem udział w zajęciach z Data Mining. Jakie są różnice między Data Science a Data Mining, …

22 data-mining definitions

5

Obliczanie dywergencji KL w Pythonie

Jestem raczej nowy i nie mogę powiedzieć, że mam pełne zrozumienie teoretycznych pojęć. Próbuję obliczyć dywergencję KL między kilkoma listami punktów w Pythonie. Korzystam z http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html, aby spróbować to zrobić. Problem, na który napotykam, polega na tym, że zwracana wartość jest taka sama dla 2 dowolnych list liczb (jej 1.3862943611198906). …

22 python clustering scikit-learn

3

Jak radzisz sobie z oczekiwaniami w pracy?

Biorąc pod uwagę całą naukę związaną z badaniami danych, uczeniem maszynowym i wszystkimi historiami sukcesu, istnieje wiele uzasadnionych, a także zawyżonych oczekiwań ze strony naukowców danych i ich modeli predykcyjnych. Moje pytanie do praktykujących statystyk, ekspertów ds. Uczenia maszynowego i naukowców danych brzmi - w jaki sposób radzisz sobie z …

22 performance accuracy

2

Jak radzić sobie z szeregami czasowymi, które zmieniają się w sezonowości lub innych wzorcach?

tło Pracuję nad zestawem danych szeregów czasowych odczytów liczników energii. Długość serii różni się w zależności od metra - dla niektórych mam kilka lat, innych tylko kilka miesięcy itp. Wiele z nich wykazuje znaczną sezonowość, a często wiele warstw - w ciągu dnia, tygodnia lub roku. Jedną z rzeczy, nad …

22 data-mining clustering time-series beginner

3

xgboost: przywiązuj większą wagę do ostatnich próbek

Czy istnieje sposób na nadanie większego znaczenia punktom, które są nowsze podczas analizy danych za pomocą xgboost?

22 xgboost weighted-data

2

Jak obliczyć mAP dla zadania wykrywania dla PASCAL VOC Challenge?

Jak obliczyć mAP (średnia średnia precyzja) dla zadania wykrywania dla liderów Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Tam powiedział - na stronie 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Średnia precyzja (AP). Do oceny VOC2007 zastosowano interpolowaną średnią precyzję (Salton i Mcgill 1986) do oceny zarówno klasyfikacji, jak i wykrywania. Dla danego zadania i klasy krzywa precyzji …

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

4

Jak uzyskać dokładność, F1, precyzję i wycofanie, dla modelu Keras?

Chcę obliczyć precyzję, pamięć i wynik F1 dla mojego binarnego modelu KerasClassifier, ale nie znajduję żadnego rozwiązania. Oto mój rzeczywisty kod: # 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')) model.add(Dense(1, …

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

2

Jak sumować wartości pogrupowane według dwóch kolumn w pandach

Mam Pandas DataFrame w ten sposób: 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 Jak mogę wygenerować …

21 python pandas dataframe

3

Scalanie wielu ramek danych w wierszach w PySpark

Mam 10 ramek danych pyspark.sql.dataframe.DataFrame, uzyskanych od randomSplitjak (td1, td2, td3, td4, td5, td6, td7, td8, td9, td10) = td.randomSplit([.1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1], seed = 100)Teraz chcę dołączyć 9 td„s na pojedynczej ramce danych, jak mam to zrobić? Próbowałem już z unionAll, ale ta …

21 python apache-spark cross-validation pyspark

3

Jaki jest dobry sposób na przekształcenie atrybutów porządkowych cyklicznych?

Jako atrybut mam pole „godzina”, ale przyjmuje ono wartości cykliczne. Jak mogłem przekształcić tę funkcję, aby zachować informacje, takie jak „23” i „0” godzina są blisko. Jednym ze sposobów, w jaki mogłem myśleć, jest transformacja: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 …

21 feature-extraction feature-scaling featurization

3

Jak załadować wstępnie przeszkolony model FastText za pomocą Gensim?

Próbowałem załadować wstępnie wyszkolony model fastText stąd Model Fasttext . Korzystam z wiki.simple.en from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) Ale pokazuje następujące błędy 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 = utils.to_unicode(fin.readline(), encoding=encoding) File …

21 nlp gensim

1

Czy istnieją jakieś zasady wyboru wielkości mini-partii?

Podczas uczenia sieci neuronowych jeden hiperparametr ma rozmiar minibatchu. Najczęściej wybierane są 32, 64 i 128 elementów na jedną partię. Czy istnieją jakieś zasady / wytyczne dotyczące wielkości mini-partii? Jakieś publikacje, które badają wpływ na szkolenie?

21 neural-network deep-learning convnet optimization

3

Sieć neuronowa dla regresji wielu wyjść

Mam zestaw danych zawierający 34 kolumny wejściowe i 8 kolumn wyjściowych. Jednym ze sposobów rozwiązania problemu jest pobranie 34 danych wejściowych i zbudowanie indywidualnego modelu regresji dla każdej kolumny wyjściowej. Zastanawiam się, czy ten problem można rozwiązać za pomocą tylko jednego modelu, szczególnie za pomocą sieci neuronowej. Użyłem wielowarstwowego perceptronu, …

21 neural-network regression tensorflow

5

Są algorytmami drzewa decyzyjnego liniowymi lub nieliniowymi

Ostatnio mój przyjaciel został zapytany, czy algorytmy drzewa decyzyjnego są algorytmami liniowymi czy nieliniowymi w wywiadzie. Próbowałem poszukać odpowiedzi na to pytanie, ale nie znalazłem satysfakcjonującego wyjaśnienia. Czy ktoś może odpowiedzieć i wyjaśnić rozwiązanie tego pytania? Jakie są też inne przykłady nieliniowych algorytmów uczenia maszynowego?

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