Khoa học dữ liệu

Tôi đã từng áp dụng xác nhận chéo K-Fold để đánh giá mạnh mẽ các mô hình học máy của mình. Nhưng tôi biết về sự tồn tại của phương pháp bootstrapping cho mục đích này. Tuy nhiên, tôi không thể thấy sự khác biệt chính giữa chúng về ước …

20 cross-validation  evaluation 

Tôi đã xem qua tài liệu chính thức của scikit-learn learn sau khi xem qua một cuốn sách về ML và tình cờ thấy được những điều sau: Trong Tài liệu, nó được đưa ra sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()trong khi trong cuốn sách được đưa ra sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), khi tôi kiểm tra chức năng …

20 machine-learning  python  scikit-learn  preprocessing  encoding 

LDA có hai siêu đường kính, điều chỉnh chúng thay đổi các chủ đề cảm ứng. Các siêu đường kính alpha và beta đóng góp gì cho LDA? Làm thế nào để chủ đề thay đổi nếu một hoặc các siêu đường kính khác tăng hoặc giảm? Tại sao chúng …

19 topic-model  lda  parameter 

Tôi muốn biết những gì thực sự xảy ra trong Hellinger Khoảng cách (nói một cách đơn giản). Hơn nữa, tôi cũng quan tâm đến việc biết các loại vấn đề mà chúng ta có thể sử dụng Hellinger Khoảng cách là gì? Những lợi ích của việc sử dụng …

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance 

Tôi đang xây dựng một hồi quy logistic đa thức với sklearn (LogisticRegression). Nhưng sau khi nó kết thúc, làm thế nào tôi có thể có được giá trị p và khoảng tin cậy của mô hình của mình? Nó chỉ xuất hiện rằng sklearn chỉ cung cấp hệ số …

19 scikit-learn  logistic-regression 

Tôi đang tham gia một cuộc thi kaggle. Bộ dữ liệu có khoảng 100 tính năng và tất cả đều chưa được biết (về những gì chúng thực sự đại diện). Về cơ bản chúng chỉ là những con số. Mọi người đang thực hiện rất nhiều tính năng kỹ …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

Nói chung, mô hình học máy được xây dựng trên bộ dữ liệu. Tôi muốn biết liệu có cách nào để tạo tập dữ liệu tổng hợp bằng cách sử dụng mô hình học máy được đào tạo như vậy để duy trì các đặc điểm của tập dữ liệu …

19 machine-learning  dataset 

Gần đây tôi đã bắt đầu học cách làm việc sklearnvà vừa bắt gặp kết quả đặc biệt này. Tôi đã sử dụng digitsbộ dữ liệu có sẵn sklearnđể thử các mô hình và phương pháp ước tính khác nhau. Khi tôi đã thử nghiệm một mô hình Support Vector …

19 svm  scikit-learn 

Vì vậy, tôi muốn tạo một Biểu đồ Radar Hồ sơ Người chơi giống như thế này: Không chỉ thang đo của từng biến khác nhau, mà tôi cũng muốn thang đo đảo ngược cho một số thống kê như chỉ số 'bị loại bỏ', trong đó thực sự ít …

19 visualization 

Vấn đề tôi đang giải quyết là phân loại các văn bản ngắn thành nhiều lớp. Cách tiếp cận hiện tại của tôi là sử dụng tần số có trọng số tf-idf và tìm hiểu một trình phân loại tuyến tính đơn giản (hồi quy logistic). Điều này hoạt động …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

Gần đây tôi đã thấy một tính năng thú vị đã từng có trong Google Sheets: bạn bắt đầu bằng cách viết một vài từ khóa liên quan trong các ô liên tiếp, nói: "blue", "green", "yellow" và nó tự động tạo ra các từ khóa tương tự (trong trường …

19 nlp  text-mining  freebase 

Tôi đang cố gắng tìm một công thức, phương pháp hoặc mô hình để sử dụng để phân tích khả năng một sự kiện cụ thể ảnh hưởng đến một số dữ liệu theo chiều dọc. Tôi đang gặp khó khăn trong việc tìm ra những gì cần tìm kiếm …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

Các chức năng kích hoạt được sử dụng để giới thiệu phi tuyến tính trong đầu ra tuyến tính của loại w * x + btrong mạng thần kinh. Mà tôi có thể hiểu trực giác cho các chức năng kích hoạt như sigmoid. Tôi hiểu những lợi thế của …

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

Tôi đã đọc DeepMind Atari của Google giấy và tôi đang cố gắng để hiểu được khái niệm "kinh nghiệm phát lại". Phát lại kinh nghiệm xuất hiện trong rất nhiều tài liệu học tập củng cố khác (đặc biệt là bài AlphaGo), vì vậy tôi muốn hiểu cách thức …

19 reinforcement-learning  q-learning 

Từ mã Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Không thể hủy bỏ điều này có nghĩa là gì. Các đơn vị của tế bào LSTM là gì. Cổng đầu vào, đầu ra và quên? Điều này có nghĩa là "số lượng đơn …

19 neural-network  tensorflow  rnn