Khoa học dữ liệu

Hỏi và đáp cho các chuyên gia khoa học dữ liệu, các chuyên gia về Machine Learning và những người quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về lĩnh vực này

10
Các lớp giải mã là gì?
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 ...

30
Bộ dữ liệu có sẵn công khai
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 ...

13
K-Means phân cụm cho dữ liệu số và phân loại hỗn hợp
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 ...




5
Hàm lỗi entropy chéo trong các mạng thần kinh
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 ...



15
Python vs R cho máy học
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 ...


6
Khi nào nên sử dụng GRU trên LSTM?
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 ...




Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.