Khoa học dữ liệu

3

Các mạng lưới thần kinh có giải thích như cây quyết định không?

Trong Cây quyết định, chúng ta có thể hiểu đầu ra của cấu trúc cây và chúng ta cũng có thể hình dung cách Cây quyết định đưa ra quyết định. Vì vậy, cây quyết định có thể giải thích (đầu ra của chúng có thể được giải thích dễ …

13 neural-network 

---

1

Lớp Convolutional 1D trong Deep Learning là gì?

Tôi hiểu rất rõ về vai trò và cơ chế của các lớp chập trong Deep Learning để xử lý hình ảnh trong trường hợp triển khai 2D hoặc 3D - họ "đơn giản" cố gắng bắt các mẫu 2D trong hình ảnh (trong 3 kênh trong trường hợp 3D). …

13 deep-learning  nlp  convolution 

---

3

Tại sao lại chập chững nếu Max Pooling chỉ làm hỏng hình ảnh?

Ý tưởng áp dụng các bộ lọc để làm một cái gì đó như xác định các cạnh, là một ý tưởng khá tuyệt vời. Ví dụ: bạn có thể chụp ảnh số 7. Với một số bộ lọc, bạn có thể kết thúc bằng các hình ảnh được chuyển …

13 neural-network 

---

1

Quên lớp trong mạng thần kinh tái phát (RNN) -

Tôi đang cố gắng tìm ra kích thước của từng biến trong một RNN trong lớp quên, tuy nhiên, tôi không chắc liệu mình có đang đi đúng hướng hay không. Hình ảnh và phương trình tiếp theo là từ bài đăng trên blog của Colah "Tìm hiểu về LSTM …

13 neural-network  rnn 

---

1

Sự khác biệt giữa một mã hóa nóng và loại bỏ một mã hóa là gì?

Tôi đang đọc một bài thuyết trình và nó khuyên bạn không nên sử dụng một mã hóa ngoài, nhưng nó ổn với một mã hóa nóng. Tôi nghĩ cả hai đều giống nhau. Bất cứ ai có thể mô tả sự khác biệt giữa chúng là gì?

13 machine-learning  data-mining  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering 

---

4

Làm cách nào để khởi tạo một mô hình word2vec mới với trọng số mô hình được đào tạo trước?

Tôi đang sử dụng Thư viện Gensim trong python để sử dụng và đào tạo mô hình word2vector. Gần đây, tôi đã xem xét việc khởi tạo trọng lượng mô hình của mình với một số mô hình word2vec được đào tạo trước, chẳng hạn như (mô hình được xử …

13 python  nlp  word-embeddings  word2vec  gensim 

---

4

Chúng ta có thể tận dụng lợi ích của việc sử dụng học chuyển trong khi đào tạo mô hình word2vec không?

Tôi đang tìm kiếm một trọng số được đào tạo trước của một mô hình đã được đào tạo như dữ liệu Google News, v.v. Tôi thấy khó có thể đào tạo một mô hình mới với đủ số lượng (10 GB, v.v.) cho chính mình. Vì vậy, tôi muốn …

13 machine-learning  bigdata  word2vec 

---

4

Cây quyết định so với KNN

Trong trường hợp nào tốt hơn là sử dụng cây Quyết định và các trường hợp khác là KNN? Tại sao sử dụng một trong số họ trong một số trường hợp nhất định? Và khác trong các trường hợp khác nhau? (Bằng cách nhìn vào chức năng của nó, …

13 machine-learning  data-mining  decision-trees 

---

2

Quy mô dữ liệu quy mô và đạo đức

Vài điều trong cuộc sống mang lại cho tôi niềm vui như cạo dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc từ Internet và sử dụng nó trong các mô hình của tôi. Chẳng hạn, Bộ công cụ khoa học dữ liệu (hoặc RDSTKdành cho lập trình viên R) …

13 text-mining  scraping 

---

8

Python có phù hợp với dữ liệu lớn không

Tôi đã đọc trong bài viết này Có phải ngôn ngữ R phù hợp với Dữ liệu lớn mà dữ liệu lớn tạo thành 5TBvà trong khi nó cung cấp thông tin tốt về tính khả thi khi làm việc với loại dữ liệu Rnày thì nó cung cấp rất …

13 bigdata  python 

---

3

Cách tốt nhất để phân loại bộ dữ liệu với các loại thuộc tính hỗn hợp

Tôi muốn biết cách tốt nhất để phân loại một tập dữ liệu bao gồm các loại thuộc tính hỗn hợp, ví dụ, văn bản và số. Tôi biết tôi có thể chuyển đổi văn bản sang boolean, nhưng từ vựng rất đa dạng và dữ liệu trở nên quá …

13 machine-learning  classification 

---

2

Có API nào để thu thập thông tin trừu tượng trên giấy không?

Nếu tôi có một danh sách rất dài các tên giấy, làm thế nào tôi có thể tóm tắt những giấy tờ này từ internet hoặc bất kỳ cơ sở dữ liệu nào? Các tên giấy giống như "Đánh giá tiện ích trong khai thác web cho lĩnh vực sức …

13 data-mining  machine-learning 

---

2

Làm thế nào để thực hiện dự đoán trình tự một-nhiều-nhiều-nhiều-nhiều-một-nhiều-nhiều-một-nhiều-nhiều trong các máy ảnh?

Tôi đấu tranh để giải thích sự khác biệt mã hóa Keras cho việc ghi nhãn một-nhiều (ví dụ: phân loại các hình ảnh đơn lẻ) và nhiều thứ tự (ví dụ như phân loại các chuỗi hình ảnh). Tôi thường thấy hai loại mã khác nhau: Loại 1 là …

13 keras  rnn  lstm  sequence 

---

2

Tại sao các biến của dữ liệu đào tạo và kiểm tra được xác định bằng chữ in hoa (bằng Python)?

Tôi hy vọng câu hỏi này là phù hợp nhất trong trang web này ... Trong Python, thông thường tên lớp được định nghĩa bằng chữ in hoa làm ký tự đầu tiên của nó, ví dụ class Vehicle: ... Tuy nhiên, trong lĩnh vực máy học, thường thì dữ …

13 python  dataset 

---

3

Làm thế nào các NN học sâu khác với bây giờ (2016) so với những người tôi đã học chỉ 4 năm trước (2012)?

Người ta nói trong Wikipedia và deeplearning4j rằng NN học sâu (DLNN) là NN có> 1 lớp ẩn. Những loại NN này là tiêu chuẩn ở trường đại học đối với tôi, trong khi DLNN rất được thổi phồng ngay bây giờ. Ở đó, làm điều đó - những gì …

13 neural-network  deep-learning 

---