Nauka danych machine-learning

8

Grupowanie współrzędnych położenia geograficznego (łac., Długie pary)

Jakie jest właściwe podejście i algorytm grupowania dla grupowania geolokalizacyjnego? Używam następującego kodu do grupowania współrzędnych geolokalizacji: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = kmeans2(whiten(coordinates), 3, iter = 20) plt.scatter(coordinates[:,0], coordinates[:,1], …

51 machine-learning python clustering k-means geospatial

8

Dlaczego nadmierne dopasowanie jest złe w uczeniu maszynowym?

Logika często stwierdza, że nadmierne dopasowanie modelu ogranicza jego możliwości uogólnienia, chociaż może to oznaczać jedynie, że nadmierne dopasowanie powstrzymuje model przed poprawą po określonej złożoności. Czy nadmierne dopasowanie powoduje pogorszenie modeli bez względu na złożoność danych, a jeśli tak, to dlaczego tak jest? Powiązane: Kontynuacja pytania powyżej: „ Kiedy …

49 machine-learning predictive-modeling

4

Sieci neuronowe: jakiej funkcji kosztu użyć?

Używam TensorFlow do eksperymentów głównie z sieciami neuronowymi. Chociaż przeprowadziłem już dość eksperymentów (problem XOR, MNIST, niektóre rzeczy związane z regresją ...), mam problem z wybraniem „właściwej” funkcji kosztu dla konkretnych problemów, ponieważ ogólnie można mnie uznać za początkującego. Przed przyjściem do TensorFlow kodowałem niektóre w pełni połączone MLP i …

49 machine-learning python neural-network statistics tensorflow

9

Czy istnieje domena, w której Bayesian Networks przewyższa sieci neuronowe?

Sieci neuronowe osiągają najlepsze wyniki w zadaniach widzenia komputerowego (patrz MNIST , ILSVRC , Kaggle Galaxy Challenge ). Wydaje się, że przewyższają każde inne podejście w Computer Vision. Ale są też inne zadania: Kaggle Molecular Activity Challenge Regresja: prognoza Kaggle Rain , również 2. miejsce Chwyć i podnieś 2. również …

48 machine-learning pgm

5

Czy powinienem wybrać „zrównoważony” zbiór danych czy „reprezentatywny” zestaw danych?

Moim zadaniem „uczenia maszynowego” jest oddzielanie łagodnego ruchu internetowego od ruchu złośliwego. W scenariuszu realnym większość (powiedzmy 90% lub więcej) ruchu internetowego jest łagodna. Dlatego czułem, że powinienem również wybrać podobną konfigurację danych do szkolenia moich modeli. Ale natknąłem się na jeden lub dwa artykuły badawcze (w mojej dziedzinie pracy), …

48 machine-learning dataset unbalanced-classes

10

Uczenie maszynowe - inżynieria na podstawie danych daty / godziny

Jakie są typowe / najlepsze praktyki obsługi danych dotyczących czasu dla aplikacji uczenia maszynowego? Na przykład jeśli w zestawie danych znajduje się kolumna ze znacznikiem czasu zdarzenia, takim jak „2014-05-05”, w jaki sposób można wyodrębnić przydatne funkcje z tej kolumny, jeśli takie istnieją? Z góry dziękuję!

45 machine-learning time-series feature-selection

4

Dodawanie funkcji do modelu szeregów czasowych LSTM

czytałem trochę o LSTM i ich zastosowaniu do szeregów czasowych i było to interesujące, ale jednocześnie trudne. Jedną rzeczą, z którą miałem trudności ze zrozumieniem, jest podejście do dodawania dodatkowych funkcji do już istniejącej listy funkcji szeregów czasowych. Zakładając, że masz zestaw danych w następujący sposób: t-3, t-2, t-1, Wyjście …

43 machine-learning neural-network deep-learning time-series

10

Dlaczego modele uczenia maszynowego nazywane są czarnymi skrzynkami?

Czytałem ten post na blogu zatytułowany: Świat finansowy chce otworzyć czarne skrzynki AI , w których autor wielokrotnie określa modele ML jako „czarne skrzynki”. Podobną terminologię zastosowano w kilku miejscach w odniesieniu do modeli ML. Dlaczego tak jest To nie jest tak, że inżynierowie ML nie wiedzą, co dzieje się …

40 machine-learning terminology

4

Dlaczego rozmiar mini partii jest lepszy niż jedna „partia” ze wszystkimi danymi treningowymi?

Często czytam, że w przypadku modeli Deep Learning zwykłą praktyką jest stosowanie mini-partii (zazwyczaj małej, 32/64) w kilku epokach treningowych. Naprawdę nie mogę pojąć przyczyny tego. O ile się nie mylę, wielkość partii to liczba instancji treningowych widocznych przez model podczas iteracji treningu; a epoka jest pełną turą, gdy model …

40 machine-learning deep-learning

10

Czy algorytmy uczenia maszynowego mogą przewidywać wyniki sportowe lub rozgrywki?

Mam wiele zestawów danych NFL, które moim zdaniem mogą być dobrym projektem pobocznym, ale jeszcze nic z nimi nie zrobiłem. Po wejściu na tę stronę przypomniałem sobie algorytmy uczenia maszynowego i zastanawiam się, jak dobrze potrafią przewidywać wyniki meczów piłkarskich, a nawet następną grę. Wydaje mi się, że można by …

40 machine-learning sports

11

Data Science w C (lub C ++)

Jestem R programistą języka. Należę również do grupy osób, które są uważane za naukowców danych, ale wywodzą się z dyscyplin naukowych innych niż CS. Działa to dobrze w mojej roli naukowca danych, jednak rozpoczynając karierę Ri mając podstawową znajomość innych języków skryptowych / internetowych, czułem się nieco nieodpowiedni w dwóch …

40 machine-learning bigdata statistics programming c

5

GBM czy XGBOOST? Kluczowe różnice?

Próbuję zrozumieć kluczowe różnice między GBM a XGBOOST. Próbowałem google go, ale nie znalazłem dobrych odpowiedzi wyjaśniających różnice między dwoma algorytmami i dlaczego xgboost prawie zawsze działa lepiej niż GBM. Co sprawia, że XGBOOST jest tak szybki?

40 machine-learning algorithms xgboost ensemble-modeling gbm

3

Kiedy korzystać z czego - Uczenie maszynowe [zamknięte]

Niedawno na zajęciach uczenia maszynowego u profesora Oriola Pujola z UPC / Barcelona opisał najczęstsze algorytmy, zasady i koncepcje do wykorzystania w szerokim zakresie zadań związanych z uczeniem maszynowym. Tutaj dzielę się nimi z tobą i pytam: czy istnieją jakieś kompleksowe ramy dopasowujące zadania z podejściami lub metodami związanymi z …

39 machine-learning algorithms

2

Jak interpretować wyjście o znaczeniu XGBoost?

Uruchomiłem model xgboost. Nie wiem dokładnie, jak interpretować wynik xgb.importance. Jakie jest znaczenie wzmocnienia, ochrony i częstotliwości i jak je interpretujemy? Co również oznaczają Split, RealCover i RealCover%? Mam tutaj dodatkowe parametry Czy są jakieś inne parametry, które mogą powiedzieć mi więcej o importach funkcji? Z dokumentacji R wynika, że …

37 machine-learning xgboost

13

Śmieszne cytaty związane z nauką danych

Zwyczajowo użytkownicy różnych społeczności cytują zabawne rzeczy na temat swoich dziedzin. Dzielenie się zabawnymi informacjami o uczeniu maszynowym, głębokim uczeniu się, nauce danych i rzeczach, z którymi codziennie się zmagasz, może być zabawne!

35 machine-learning neural-network deep-learning

Pytania otagowane jako machine-learning