Khoa học dữ liệu

Trong blog Keras về đào tạo convnets từ đầu , mã chỉ hiển thị mạng chạy trên dữ liệu đào tạo và xác thực. Còn dữ liệu kiểm tra thì sao? Là dữ liệu xác nhận giống như dữ liệu thử nghiệm (tôi nghĩ là không). Nếu có một thư …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

Hàm dự đoán dưới đây cũng đưa ra các giá trị -ve để nó không thể là xác suất. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Tôi google và đã thử pred_s <- …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

Bất cứ ai có thể cho tôi một số ví dụ trong đó độ chính xác là quan trọng và một số ví dụ trong đó thu hồi là quan trọng?

16 machine-learning  evaluation 

Ai đó có thể xin vui lòng gửi một ví dụ đơn giản về Keras bằng cách sử dụng một cuộc gọi lại để lưu một mô hình sau mỗi kỷ nguyên không? Tôi có thể tìm thấy các ví dụ về việc tiết kiệm trọng lượng, nhưng tôi muốn …

16 python  keras 

Làm cách nào tôi có thể nhận được số lượng giá trị còn thiếu trong mỗi hàng trong khung dữ liệu Pandas. Tôi muốn phân chia khung dữ liệu thành các tệp dữ liệu khác nhau có cùng số lượng giá trị bị thiếu trong mỗi hàng. Bất kì lời …

16 python  pandas 

Giả sử chúng ta có hai loại tính năng đầu vào, phân loại và liên tục. Dữ liệu phân loại có thể được biểu diễn dưới dạng mã A nóng, trong khi dữ liệu liên tục chỉ là một vectơ B trong không gian thứ N. Có vẻ như chỉ …

16 neural-network  feature-selection  categorical-data  feature-construction 

Tôi đã học được rằng, để tạo ra một mô hình hồi quy, chúng ta phải quan tâm đến các biến phân loại bằng cách chuyển đổi chúng thành các biến giả. Ví dụ: nếu, trong tập dữ liệu của chúng tôi, có một biến như vị trí: Location ---------- …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Tôi có một bộ dữ liệu với 3 lớp với các mục sau: Lớp 1: 900 phần tử Lớp 2: 15000 phần tử Lớp 3: 800 yếu tố Tôi cần dự đoán lớp 1 và lớp 3, báo hiệu những sai lệch quan trọng so với định mức. Lớp 2 …

16 neural-network  pytorch 

Tôi là sinh viên năm nhất đại học (đề cập đến điều này để bạn có thể tha thứ cho sự không quen thuộc của tôi), người hiện đang nghiên cứu sử dụng mạng lưới thần kinh. Tôi đã mã hóa một mạng lưới thần kinh ba nút (hoạt động) …

15 machine-learning  neural-network 

Giả sử tôi có một hình ảnh từ trên xuống của một mũi tên và tôi muốn dự đoán góc mà mũi tên này tạo ra. Điều này sẽ nằm trong khoảng từ đến độ hoặc từ đến . Vấn đề là mục tiêu này là hình tròn, và độ …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation 

Nói rằng tôi đã thực hiện việc học chuyển trên một mạng được đào tạo trước để nhận ra 10 đối tượng. Làm cách nào để thêm mục thứ 11 mà mạng có thể phân loại mà không mất tất cả 10 danh mục mà tôi đã đào tạo cũng …

15 neural-network  deep-learning 

Tôi đã nghiên cứu các loại chức năng kích hoạt cho các mạng thần kinh. Bản thân các chức năng khá đơn giản, nhưng sự khác biệt của ứng dụng không hoàn toàn rõ ràng. Thật hợp lý khi người ta phân biệt giữa các hàm loại logic và tuyến …

15 neural-network  activation-function 

Trong khi đọc về việc tạo văn bản với Mạng thần kinh tái phát, tôi nhận thấy rằng một số ví dụ đã được triển khai để tạo văn bản từng chữ và các ký tự khác theo từng ký tự mà không thực sự nêu rõ lý do tại …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

Có gói học máy nào cho R có thể sử dụng GPU để cải thiện tốc độ đào tạo (một cái gì đó giống như theano từ thế giới python) không? Tôi thấy rằng có một gói được gọi là gputools cho phép thực thi mã trên gpu, nhưng tôi …

15 machine-learning  r  gpu 

Tôi đã trải qua khóa học Mạng thần kinh của Geoff Hinton trên Coursera và cũng thông qua giới thiệu về các máy Boltzmann bị hạn chế , tôi vẫn không hiểu được trực giác đằng sau RBM. Tại sao chúng ta cần tính toán năng lượng trong máy này? …

15 unsupervised-learning  rbm