Khoa học dữ liệu

Cái nào tốt hơn cho độ chính xác hay chúng giống nhau? Tất nhiên, nếu bạn sử dụng c sortical_crossentropy, bạn sử dụng một mã hóa nóng và nếu bạn sử dụng spzzy_c sortical_crossentropy bạn mã hóa như các số nguyên bình thường. Ngoài ra, khi nào thì tốt hơn …

19 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Tôi hiện đang tìm kiếm các bộ dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo một mô hình để trích xuất các thực thể được đặt tên từ văn bản không chính thức (một cái gì đó tương tự như tweet). Bởi vì viết hoa và ngữ pháp thường thiếu …

18 dataset  nlp 

Có rất nhiều tài liệu văn bản (bằng ngôn ngữ tự nhiên, không có cấu trúc), những cách có thể để chú thích chúng với một số dữ liệu meta ngữ nghĩa là gì? Ví dụ, hãy xem xét một tài liệu ngắn: I saw the company's manager last day. …

18 nlp  metadata  data-cleaning  text-mining 

Khi làm việc về phân tích dữ liệu khám phá và phát triển các thuật toán, tôi thấy rằng phần lớn thời gian của tôi dành cho một chu kỳ trực quan hóa, viết một số mã, chạy trên tập dữ liệu nhỏ, lặp lại. Dữ liệu tôi có xu …

18 algorithms 

Những ưu và nhược điểm của Keras và TFlearn là gì? Khi nào một thư viện được ưa thích hơn thư viện khác?

18 machine-learning  keras  tflearn 

Gần đây tôi đã bắt gặp các thuật ngữ Word2Vec , Sentence2Vec và Doc2Vec và loại nhầm lẫn khi tôi chưa quen với ngữ nghĩa vector. Ai đó có thể vui lòng giải thích sự khác biệt trong các phương pháp này bằng những từ đơn giản. Các nhiệm vụ …

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

Tôi là người mới học về máy học và máy ảnh và hiện đang làm việc với một vấn đề phân loại hình ảnh đa lớp bằng cách sử dụng máy ảnh. Đầu vào được gắn thẻ hình ảnh. Sau một số xử lý trước, dữ liệu đào tạo được …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Tôi có một câu hỏi rất cơ bản liên quan đến Python, numpy và phép nhân của ma trận trong thiết lập hồi quy logistic. Đầu tiên, hãy để tôi xin lỗi vì đã không sử dụng ký hiệu toán học. Tôi bối rối về việc sử dụng phép nhân …

18 python  logistic-regression  cost-function 

Tôi đang cố gắng tìm kiếm một lập luận tốt về lý do tại sao người ta sẽ sử dụng khoảng cách Manhattan trên khoảng cách Euclide trong Machine Learning. Điều gần nhất mà tôi tìm thấy cho một cuộc tranh luận tốt cho đến nay là về bài giảng …

18 machine-learning  classification  distance 

Có bất kỳ ý nghĩa cho kích thước của nhúng t-sne? Giống như với PCA, chúng ta có ý thức tối đa hóa phương sai biến đổi tuyến tính nhưng đối với t-sne thì có trực giác bên cạnh không gian chúng ta xác định để ánh xạ và thu …

18 dimensionality-reduction  tsne 

Đã đóng cửa . Câu hỏi này cần chi tiết hoặc rõ ràng . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Thêm chi tiết và làm rõ vấn đề bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . Đóng cửa 3 năm trước …

18 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

Bài viết đi sâu hơn với các kết luận mô tả GoogleNet có chứa các mô-đun khởi đầu ban đầu: Sự thay đổi đối với sự khởi đầu v2 là họ đã thay thế các cấu trúc 5x5 bằng hai cấu trúc 3x3 liên tiếp và gộp chung: Sự khác …

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

Tôi đang thực hiện một thử thách Kaggle trong đó một số biến được biểu thị bằng các hàng thay vì các cột (Sự gián đoạn mạng Telstra). Tôi hiện đang tìm kiếm tương đương của tập hợp (), riêng biệt () và lây lan (), có thể được tìm …

18 r  python  dataset  data-cleaning  pandas 

Tôi đã sử dụng mạng lưới thần kinh trong một thời gian. Tuy nhiên, một điều mà tôi không ngừng đấu tranh là việc lựa chọn một trình tối ưu hóa để đào tạo mạng (sử dụng backprop). Những gì tôi thường làm chỉ là bắt đầu với một (ví …

18 neural-network  optimization  backpropagation 

Tôi khá mới đối với các mạng thần kinh, nhưng tôi hiểu đại số tuyến tính và toán học về tích chập khá rõ ràng. Tôi đang cố gắng để hiểu mã ví dụ mà tôi tìm thấy ở nhiều nơi trên mạng để đào tạo một NN tích chập …

18 convnet  keras