Khoa học dữ liệu

Có vẻ như trình tối ưu hóa Ước tính Khoảnh khắc Thích ứng (Adam) hầu như luôn hoạt động tốt hơn (nhanh hơn và đáng tin cậy hơn đến mức tối thiểu toàn cầu) khi giảm thiểu chức năng chi phí trong việc đào tạo mạng lưới thần kinh. Tại …

13 neural-network  optimization 

Các trang Wikipedia mà dấu ngoặc kép "The Elements of Learning thống kê" cho biết: Thông thường, đối với một vấn đề phân loại với các tính năng , các tính năng được sử dụng trong mỗi lần phân chia.ppp⌊ p-√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor Tôi hiểu rằng đây là một phỏng đoán …

13 statistics  random-forest  optimization  evaluation  sampling 

Nếu tôi huấn luyện mô hình của mình bằng mã sau: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns] dmatrix = xg.DMatrix(features.values, target.values, feature_names=features.columns.values) clf = xg.train(params, dmatrix) nó kết thúc sau khoảng 1 phút Nếu tôi huấn …

13 machine-learning  python  decision-trees  xgboost  efficiency 

Nếu tôi có một tập dữ liệu huấn luyện và tôi huấn luyện Bộ phân loại Naive Bayes trên đó và tôi có một giá trị thuộc tính có xác suất bằng không. Làm cách nào để xử lý việc này nếu sau này tôi muốn dự đoán phân loại …

13 classification  naive-bayes-classifier 

Tôi có một khung dữ liệu trong số những thứ khác, chứa một cột về số mili giây được truyền từ 1970-1-1. Tôi cần chuyển đổi cột ints này thành dữ liệu dấu thời gian, do đó cuối cùng tôi có thể chuyển đổi nó thành cột dữ liệu datetime …

13 python  time-series  data-cleaning  pandas 

Chế độ phân tích có một tính năng bản đồ nhiệt đẹp ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Nhưng nó không có lợi cho việc so sánh các bản đồ (chỉ có một bản báo cáo). Những gì họ làm cho phép là dữ liệu được kéo dễ dàng vào một cuốn sổ …

13 python  visualization  geospatial 

Tôi có một câu hỏi nhỏ cho câu hỏi này . Tôi hiểu rằng khi truyền ngược qua lớp gộp tối đa, độ dốc được chuyển trở lại theo cách mà nơ ron ở lớp trước được chọn là max nhận được tất cả độ dốc. Điều tôi không chắc …

13 machine-learning  neural-network  convnet  backpropagation 

https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html Ví dụ: nếu chúng tôi đã đào tạo doc2vec với "aaaaaAAAAAaaaaaa" - "nhãn 1" Củ cải bbbbbbBBBBBbbbb "-" nhãn 2 " chúng ta có thể suy ra ra aaaaAAAAaaaaAA là nhãn 1 bằng cách sử dụng Doc2vec không? Tôi biết Doc2vec có thể đào tạo vectơ từ và vectơ …

13 gensim 

Tôi đang sử dụng Trình phân loại rừng ngẫu nhiên scikit-learn và tôi muốn vẽ tầm quan trọng của tính năng như trong ví dụ này . Tuy nhiên, kết quả của tôi là hoàn toàn khác nhau, theo nghĩa là độ lệch chuẩn của tính năng quan trọng hầu …

13 python  random-forest 

Tôi đã đọc được rằng các HMM, Bộ lọc hạt và bộ lọc Kalman là những trường hợp đặc biệt của mạng Bayes động. Tuy nhiên, tôi chỉ biết HMM và tôi không thấy sự khác biệt đối với các mạng Bayes động. Ai đó có thể vui lòng giải …

13 bayesian-networks  pgm 

Tôi muốn dự đoán một số giá trị và tôi đang cố gắng để có được một số dự đoán tối ưu hóa giữa mức thấp nhất có thể, nhưng vẫn lớn hơn . Nói cách khác: Y(x)Y(x)Y(x)Y^(x)Y^(x)\hat Y(x)Y(x)Y(x)Y(x)cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}\text{cost}\left\{ Y(x) \gtrsim \hat Y(x) \right\} >> \text{cost}\left\{ \hat Y(x) \gtrsim Y(x) …

13 machine-learning  logistic-regression 

Tôi có tài liệu văn bản chứa chủ yếu danh sách các mục. Mỗi Mục là một nhóm gồm nhiều mã thông báo từ các loại khác nhau: FirstName, LastName, BirthDate, PhoneNumber, City, Nghề nghiệp, v.v ... Mã thông báo là một nhóm từ. Các mặt hàng có thể nằm …

13 data-mining  clustering  text-mining  time-series  correlation 

Tôi là người mới bắt đầu học máy và tôi đang đối mặt với một tình huống. Tôi đang giải quyết vấn đề Đặt giá thầu theo Thời gian thực, với bộ dữ liệu IPinYou và tôi đang cố gắng thực hiện dự đoán nhấp chuột. Vấn đề là, như …

13 machine-learning  dataset  sampling 

Tôi rất mới với Scala và Spark, và đang thực hiện một số bài tập tự tạo bằng cách sử dụng số liệu thống kê bóng chày. Tôi đang sử dụng lớp trường hợp tạo RDD và gán lược đồ cho dữ liệu và sau đó biến nó thành DataFrame …

13 apache-spark  scala 

Giả sử tôi có các trình phân loại C_1 ... C_n không khớp nhau theo nghĩa là không có hai sẽ trả về true trên cùng một đầu vào (ví dụ: các nút trong cây quyết định). Tôi muốn xây dựng một bộ phân loại mới là sự kết hợp …

13 algorithms