Khoa học dữ liệu

2

Mục khác nhau dựa trên đề xuất và người dùng dựa trên Mahout

Tôi muốn biết chính xác đề xuất dựa trên người dùng và mục dựa trên người khác nhau như thế nào. Nó định nghĩa rằng Dựa trên người dùng : Đề xuất các mục bằng cách tìm người dùng tương tự. Điều này thường khó mở rộng hơn vì tính …

14 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

---

1

Thư viện máy học cho Ruby

Có thư viện máy học nào cho Ruby tương đối hoàn chỉnh (bao gồm nhiều thuật toán cho việc học có giám sát và không giám sát), được kiểm tra mạnh mẽ và được ghi chép đầy đủ không? Tôi yêu thích scikit-learn của Python vì tài liệu đáng kinh …

14 machine-learning 

---

2

Mô hình phân loại nhị phân cho dữ liệu không cân bằng

Tôi có một bộ dữ liệu với các thông số kỹ thuật sau: Tập dữ liệu đào tạo với 193.176 mẫu với 2.821 dương Kiểm tra bộ dữ liệu với 82.887 mẫu với 673 kết quả dương tính Có 10 tính năng. Tôi muốn thực hiện phân loại nhị phân …

14 machine-learning  python  classification  logistic-regression 

---

4

Ý nghĩa của việc đào tạo một Cây tập hợp với các bộ dữ liệu rất thiên vị là gì?

Tôi có một bộ dữ liệu nhị phân rất thiên vị - Tôi có nhiều ví dụ về lớp âm hơn 1000 lần so với lớp dương. Tôi muốn huấn luyện một Bộ quần áo cây (như Cây ngẫu nhiên bổ sung hoặc Rừng ngẫu nhiên) trên dữ liệu này …

14 machine-learning  feature-selection  unbalanced-classes 

---

3

Tính toán song song và phân tán

(Các) sự khác biệt giữa các tính toán song song và phân tán là gì? Khi nói đến khả năng mở rộng và hiệu quả, rất phổ biến để xem các giải pháp xử lý các tính toán trong cụm máy móc, và đôi khi nó được gọi là xử …

14 definitions  parallel  distributed 

---

4

Tìm kiếm ví dụ cơ sở hạ tầng / quy trình công việc / đường ống

Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào tất cả các thành phần "dữ liệu lớn" kết hợp với nhau trong trường hợp sử dụng trong thế giới thực, ví dụ: hadoop, monogodb / nosql, bão, kafka, ... Tôi biết rằng đây là một loạt các công cụ được sử …

14 machine-learning  bigdata  efficiency  scalability  distributed 

---

1

Sự khác biệt giữa upampling và bi-linear upampling trong CNN là gì?

Tôi đang cố gắng để hiểu bài báo này và không chắc chắn về việc lấy mẫu tuyến tính hai chiều là gì. Bất cứ ai có thể giải thích điều này ở mức cao? https://arxiv.org/abs/1606.00915

14 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

---

1

Cây tăng cường độ dốc có thể phù hợp với bất kỳ chức năng?

Đối với các mạng thần kinh, chúng ta có định lý xấp xỉ phổ quát , trong đó nêu rõ rằng các mạng thần kinh có thể xấp xỉ bất kỳ hàm liên tục nào trên một tập hợp con của .RnRnR^n Có một kết quả tương tự cho cây …

14 decision-trees 

---

1

Cách thêm các tính năng không phải hình ảnh dọc theo hình ảnh bên cạnh làm đầu vào của CNN

Tôi đang đào tạo một mạng lưới thần kinh tích chập để phân loại hình ảnh trong điều kiện sương mù (3 lớp). Tuy nhiên, với mỗi khoảng 150.000 hình ảnh, tôi cũng có sẵn bốn biến số khí tượng có thể giúp dự đoán các lớp của hình ảnh. …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

---

3

Có một lớp người trong ImageNet? Có lớp học nào liên quan đến con người không?

Nếu tôi nhìn vào một trong nhiều nguồn cho các lớp Imagenet trên Internet, tôi không thể tìm thấy một lớp nào liên quan đến con người (và không, người thu hoạch không phải là người thu hoạch, nhưng đó là những gì tôi biết với tư cách là một …

14 machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification 

---

5

Sách toán cho người mới bắt đầu học máy

Tôi là một kỹ sư Khoa học Máy tính không có nền tảng về thống kê hoặc toán nâng cao. Tôi đang nghiên cứu cuốn sách Python Machine Learning của Raschka và Mirjalili, nhưng khi tôi cố gắng hiểu toán học của Machine Learning, tôi không thể hiểu được cuốn …

14 machine-learning  statistics  reference-request  math 

---

1

Làm thế nào là một điểm phân tách được chọn cho các biến liên tục trong cây quyết định?

Tôi có hai câu hỏi liên quan đến cây quyết định: Nếu chúng ta có một thuộc tính liên tục, làm thế nào để chúng ta chọn giá trị chia tách? Ví dụ: Tuổi = (20,29,50,40 ....) Hãy tưởng tượng rằng chúng tôi có một thuộc tính liên tục có …

14 classification  data  decision-trees 

---

1

tuyên truyền trở lại trong CNN

Tôi có CNN sau: Tôi bắt đầu với một hình ảnh đầu vào có kích thước 5x5 Sau đó, tôi áp dụng tích chập bằng cách sử dụng kernel 2x2 và stride = 1, tạo ra bản đồ tính năng có kích thước 4 x 4. Sau đó, tôi áp …

14 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

---

1

RNN sử dụng nhiều chuỗi thời gian

Tôi đang cố gắng tạo một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng chuỗi thời gian làm đầu vào, để đào tạo nó dựa trên loại của từng chuỗi. Tôi đọc được rằng bằng cách sử dụng RNN, bạn có thể chia đầu vào thành các đợt và sử …

14 time-series  rnn 

---

1

Lợi thế của việc giữ kích thước lô có sức mạnh bằng 2 là gì?

Trong khi các mô hình đào tạo về học máy, tại sao đôi khi lại có lợi khi giữ kích thước lô ở mức 2? Tôi nghĩ rằng tốt nhất là sử dụng kích thước phù hợp nhất với bộ nhớ / RAM GPU của bạn. Câu trả lời này …

14 machine-learning  training 

---