Nauka danych

7

Jestem 35-letnim specjalistą IT, który jest czysto techniczny. Jestem dobry w programowaniu, uczeniu się nowych technologii, ich zrozumieniu i wdrażaniu. Nie lubiłem matematyki w szkole, więc nie osiągałem dobrych wyników w matematyce. Jestem bardzo zainteresowany karierą w analityce Big Data. Bardziej interesuje mnie analityka niż technologie Big Data (Hadoop itp.), …

9 career

4

Zaproponuj zestawy danych szkoleniowych klasyfikatora tekstu

Jakich swobodnie dostępnych zestawów danych mogę użyć do szkolenia klasyfikatora tekstu? Staramy się zwiększyć zaangażowanie użytkowników, polecając mu najbardziej powiązane treści, więc pomyśleliśmy, że jeśli sklasyfikujemy nasze treści w oparciu o predefiniowany zestaw słów, możemy polecić mu angażujące treści, uzyskując jego opinie na temat losowej liczby postów już sklasyfikowanych przed. …

9 machine-learning classification dataset clustering text-mining

1

Uczenie się kodowania sygnału

Mam dużą liczbę próbek, które reprezentują strumienie bitów zakodowane w Manchesterze jako sygnały audio. Częstotliwość, z jaką są one kodowane, jest głównym składnikiem częstotliwości, gdy jest wysoka, a w tle występuje stała ilość białego szumu. Ręcznie zdekodowałem te strumienie, ale zastanawiałem się, czy mógłbym użyć jakiejś techniki uczenia maszynowego do …

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

1

Relacyjne wyszukiwanie danych bez ILP

Mam ogromny zestaw danych z relacyjnej bazy danych, dla którego muszę utworzyć model klasyfikacji. Zwykle w tej sytuacji używałbym programowania logiki indukcyjnej (ILP), ale ze względu na szczególne okoliczności nie mogę tego zrobić. Innym sposobem rozwiązania tego problemu jest próba agregacji wartości, gdy mam relację zagraniczną. Mam jednak tysiące ważnych …

9 data-mining classification relational-dbms

2

Rozpoznawanie działalności człowieka za pomocą problemu z zestawem danych smartfona

Jestem nowy w tej społeczności i mam nadzieję, że moje pytanie będzie tutaj pasować. W ramach mojego studiów licencjackich z zakresu analizy danych postanowiłem wykonać projekt dotyczący rozpoznawania działalności człowieka za pomocą zestawów danych ze smartfona. Jeśli chodzi o mnie, ten temat dotyczy maszyn uczenia maszynowego i obsługi wektorów. Nie …

9 bigdata machine-learning databases clustering data-mining

1

Jaka jest najlepsza miara wydajności używana w równoważeniu zestawu danych przy użyciu techniki SMOTE

Użyłem techniki smote do nadpróbkowania mojego zestawu danych, a teraz mam zrównoważony zestaw danych. Problem, z którym się spotkałem, polega na tym, że wskaźniki wydajności; precyzja, przywołanie, pomiar F1, dokładność w niezrównoważonym zbiorze danych są lepiej wykonywane niż w zbalansowanym zbiorze danych. Jakiego pomiaru mogę użyć, aby wykazać, że zestaw …

8 performance

1

Model Checkpoint keras nie działa

Próbuję trenować model w keras i używam ModelCheckpoint, aby zapisać najlepszy model zgodnie z monitorowaną miarą walidacji (w moim przypadku indeks Jaccard ). Chociaż widzę, że model poprawia się w tablicy tensorboard, to kiedy próbuję załadować ciężary i ocenić model, wcale nie działa. Ponadto po znaczniku czasu w pliku, w …

8 keras convnet

1

Kategoryzacja podejść do radzenia sobie z klasami niezrównoważonymi

Jaki jest najlepszy sposób kategoryzacji podejść opracowanych w celu rozwiązania problemu klasy nierównowagi? W tym artykule podzielono je na: Przetwarzanie wstępne: obejmuje oversampling, undersampling i metody hybrydowe, Uczenie wrażliwe na koszty: obejmuje metody bezpośrednie i meta-nauczanie, które to ostatnie dzieli się na progi i pobieranie próbek Techniki zestawów: obejmują zestawy …

8 machine-learning classification class-imbalance

2

Dlaczego skończona precyzja jest problemem w uczeniu maszynowym?

Czy możesz wyjaśnić, co to jest skończona precyzja? Dlaczego skończona precyzja jest problemem w uczeniu maszynowym?

8 machine-learning terminology definitions finite-precision

3

Czy są jakieś techniki uczenia maszynowego do identyfikacji punktów na wykresach / obrazach?

Mam dane dotyczące pozycji bocznej każdego pojazdu w czasie i numer pasa, jak pokazano na tych 3 wykresach na zdjęciu i przykładowe dane poniżej. > 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 27.49066 3 Pozycja …

8 machine-learning r

5

Samouczki na temat modeli tematycznych i LDA

Chciałbym wiedzieć, czy ludzie mają dobre tutoriale (szybkie i proste) na temat modeli tematów i LDA, ucząc intuicyjnie, jak ustawić niektóre parametry, co oznaczają i jeśli to możliwe, z prawdziwymi przykładami.

8 topic-model lda

2

Dlaczego regresja wzmocnienia gradientu przewiduje wartości ujemne, gdy w moim zestawie treningowym nie ma ujemnych wartości y?

Jak zwiększyć liczbę drzew w scikit nauczyć „s GradientBoostingRegressor, mam więcej negatywnych prognoz, choć nie ma wartości ujemne w moim szkolenia lub testowania zestawu. Mam około 10 funkcji, z których większość jest binarna. Niektóre parametry, które tuningowałem to: liczba drzew / iteracji; głębokość uczenia się; i współczynnik uczenia się. Procent …

8 machine-learning python algorithms scikit-learn kaggle

2

Błąd pamięci podczas używania większej liczby warstw w modelu CNN

Na moim laptopie Dell Core i7 - 16 GB RAM - 4GB 960m GPU pracuję nad projektem klasyfikacji obrazów CT płuc przy użyciu 3d CNN. Używam wersji procesora tensorflow. Obrazy są przygotowywane jako tablica liczb numpy (25,50,50). Mój model CNN miał 2 warstwy konwekcyjne, dwie warstwy maxpool, jedną warstwę FC …

7 python tensorflow cnn

2

Czy należy używać sklearn lub tensorflow dla sieci neuronowych?

Właśnie zacząłem uczyć się sieci neuronowych do głębokiego uczenia się od cs231. Próbuję zaimplementować sieć neuronową w języku Python. Patrzę na używanie Tensorflow lub scikit-learn. Jakie są zalety i wady tych bibliotek dla tej aplikacji?

7 neural-network deep-learning tensorflow

1

Pytanie o kompromis wariancji odchylenia i sposoby optymalizacji

Zastanawiałem się więc, w jaki sposób można na przykład zoptymalizować model, który próbują zbudować, gdy napotykają problemy wynikające z dużej stronniczości lub dużej wariancji. Teraz oczywiście możesz grać z parametrem regularyzacyjnym, aby osiągnąć satysfakcjonujący koniec, ale zastanawiałem się, czy można to zrobić bez polegania na regularyzacji. Jeśli b jest estymatorem …

7 machine-learning variance bias