Khoa học dữ liệu

Gần đây tôi đã đọc Mạng đầy đủ kết hợp cho phân đoạn ngữ nghĩa của Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell. Tôi không hiểu "các lớp giải mã" làm gì / chúng hoạt động như thế nào. Phần có liên quan là 3.3. Upsampling là tích chập ngược Một …

188 neural-network  convnet  convolution 

Một trong những vấn đề phổ biến trong khoa học dữ liệu là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau theo định dạng được làm sạch bằng cách nào đó (bán cấu trúc) và kết hợp các số liệu từ nhiều nguồn khác nhau để thực hiện phân …

168 open-source  dataset 

Tập dữ liệu của tôi chứa một số thuộc tính số và một thuộc tính phân loại. Nói rằng NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, trong đó CategoricalAttrcó một trong ba giá trị có thể : CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2hoặc CategoricalAttrValue3. Tôi đang sử dụng triển khai thuật toán phân cụm k-nghĩa mặc …

133 data-mining  clustering  octave  k-means  categorical-data 

Tôi đang sử dụng Mạng thần kinh để giải quyết các vấn đề về Máy học khác nhau. Tôi đang sử dụng Python và pybrain nhưng thư viện này gần như không còn nữa. Có những lựa chọn thay thế tốt khác trong Python?

130 machine-learning  python  neural-network 

Tôi biết rằng có một khả năng trong Keras với class_weightstừ điển tham số phù hợp, nhưng tôi không thể tìm thấy bất kỳ ví dụ nào. Ai đó sẽ tốt bụng để cung cấp một? Nhân tiện, trong trường hợp này, Praxis thích hợp chỉ đơn giản là để …

130 classification  keras  weighted-data 

Đề cập đến các ghi chú khóa học Stanford về Mạng thần kinh chuyển đổi để nhận dạng trực quan , một đoạn văn nói: "Thật không may, các đơn vị ReLU có thể dễ vỡ trong quá trình luyện tập và có thể" chết ". Ví dụ, một gradient …

119 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Trong MNIST Dành cho người mới bắt đầu ML, họ định nghĩa entropy chéo là Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) i y ′ iyiyiy_i là giá trị xác suất dự đoán cho lớp và là xác suất thực sự cho lớp đó.iiiy′iyi′y_i' Câu hỏi 1 Có phải …

115 machine-learning  tensorflow 

Tôi là người mới làm quen với khoa học dữ liệu và tôi không hiểu sự khác biệt giữa fitvà fit_transformphương pháp trong scikit-learn. Bất cứ ai có thể giải thích đơn giản tại sao chúng ta có thể cần phải chuyển đổi dữ liệu? Điều đó có nghĩa là …

110 python  scikit-learn 

Tôi đang thử một thiết lập phân loại đa lớp với 3 lớp. Phân phối lớp bị sai lệch với hầu hết các dữ liệu thuộc 1 trong 3 lớp. (nhãn lớp là 1,2,3, với 67,28% dữ liệu thuộc nhãn lớp 1, 11,99% dữ liệu trong lớp 2 và còn …

102 multiclass-classification  evaluation 

Tôi mới bắt đầu phát triển một ứng dụng học máy cho mục đích học tập. Tôi hiện đang sử dụng R và đào tạo bản thân trong đó. Tuy nhiên, ở rất nhiều nơi, tôi đã thấy mọi người sử dụng Python . Những người đang sử dụng trong …

101 machine-learning  r  python 

Bây giờ tôi đã xây dựng các mô hình với dữ liệu phân loại và trong tình huống này, về cơ bản tôi mặc định sử dụng hàm LabelEncoder của scikit-learn để chuyển đổi dữ liệu này trước khi xây dựng mô hình. Tôi hiểu sự khác biệt giữa OHE, …

96 scikit-learn  categorical-data  feature-engineering 

Sự khác biệt chính giữa GRU và LSTM là GRU có hai cổng (cổng đặt lại và cập nhật ) trong khi LSTM có ba cổng (cụ thể là cổng đầu vào , đầu ra và cổng quên ). Tại sao chúng ta sử dụng GRU khi chúng ta rõ …

95 neural-network  deep-learning 

Nhiều người sử dụng thuật ngữ dữ liệu lớn theo cách khá thương mại , như một phương tiện để chỉ ra rằng các bộ dữ liệu lớn có liên quan đến tính toán, và do đó các giải pháp tiềm năng phải có hiệu suất tốt. Tất nhiên, dữ …

86 bigdata  scalability  efficiency  performance 

Tôi hiện đang làm việc để thực hiện Stochastic Gradient Descent, SGDđối với các mạng lưới thần kinh sử dụng phương pháp truyền ngược và trong khi tôi hiểu mục đích của nó, tôi có một số câu hỏi về cách chọn giá trị cho tốc độ học tập. Là …

85 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter 

Khi viết một bài báo / thuyết trình về một chủ đề liên quan đến mạng lưới thần kinh, người ta thường hình dung kiến ​​trúc mạng. Những cách tốt / đơn giản để tự động hình dung các kiến ​​trúc phổ biến là gì?

79 machine-learning  neural-network  deep-learning  visualization