Khoa học dữ liệu

Tôi đã xây dựng mô hình LSTM để dự đoán các câu hỏi trùng lặp trên bộ dữ liệu chính thức của Quora. Các nhãn kiểm tra là 0 hoặc 1. 1 cho biết cặp câu hỏi bị trùng lặp. Sau khi xây dựng mô hình bằng cách sử dụng …

13 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

Tôi đang làm việc trong một cuộc thi khoa học dữ liệu mà việc phân phối tập kiểm tra của tôi khác với tập huấn luyện. Tôi muốn lấy mẫu quan sát từ tập huấn luyện gần giống với tập kiểm tra. Tôi có thể làm cái này như thế …

13 preprocessing 

Mô hình hồi quy tuyến tính là tuyến tính trong các tham số. Điều này thực sự có ý nghĩa gì?

13 regression  linear-regression 

Tôi là người mới bắt đầu học Máy. Trong SVM, siêu phẳng tách biệt được định nghĩa là . Tại sao chúng ta nói vector trực giao với siêu phẳng tách biệt?y= wTx + by=wTx+by = w^T x + bwww

13 machine-learning  svm 

Kỹ thuật quá khổ tổng hợp thiểu số (SMOTE) là một kỹ thuật quá khổ được sử dụng trong một vấn đề dữ liệu mất cân bằng. Cho đến nay tôi có một ý tưởng làm thế nào để áp dụng nó trên dữ liệu chung, có cấu trúc. Nhưng …

13 unbalanced-classes  text  smote 

Trong Khoa học dữ liệu, nhiều người dường như đang sử dụng các tệp dữ liệu gấu trúc làm kho dữ liệu. Các tính năng của gấu trúc làm cho nó trở thành một kho dữ liệu vượt trội so với các cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường …

13 pandas  databases 

Một câu thường được nghe trong Học máy không giám sát là Đầu vào chiều cao thường sống trên hoặc gần một đa chiều chiều thấp Một chiều là gì? Một đa tạp là gì? Sự khác biệt là gì? Bạn có thể đưa ra một ví dụ để mô …

13 machine-learning  dimensionality-reduction 

Tôi đã cố gắng thực hiện mạng lưới thần kinh từ đầu để hiểu các toán học đằng sau nó. Vấn đề của tôi hoàn toàn liên quan đến backpropagation khi chúng tôi lấy đạo hàm liên quan đến sai lệch) và tôi đã rút ra tất cả các phương …

13 python  neural-network  backpropagation 

Khi tôi yêu cầu Keras áp dụng dự đoán với một mô hình được trang bị cho bộ dữ liệu mới mà không có nhãn như thế này: model1.predict_classes(X_test) nó hoạt động tốt. Nhưng khi tôi cố gắng đưa ra dự đoán chỉ một hàng thì thất bại: model1.predict_classes(X_test[10]) Exception: …

13 neural-network  keras 

Nếu loại bỏ một số tế bào thần kinh dẫn đến một mô hình hoạt động tốt hơn, tại sao không sử dụng một mạng lưới thần kinh đơn giản hơn với ít lớp hơn và ít tế bào thần kinh hơn ở nơi đầu tiên? Tại sao lại xây …

12 machine-learning  deep-learning  keras  regularization  dropout 

Tôi hiện đang thực hiện một khóa học về tenorflow trong đó họ đã sử dụng tf.one_hot (chỉ số, độ sâu). Bây giờ tôi không hiểu làm thế nào các chỉ số này thay đổi thành chuỗi nhị phân đó. Ai đó có thể vui lòng giải thích cho tôi …

12 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

Tôi đang mở rộng kiến ​​thức về gói Keras và tôi đã sử dụng một số mô hình có sẵn. Tôi có một vấn đề phân loại nhị phân NLP mà tôi đang cố gắng giải quyết và đang áp dụng các mô hình khác nhau. Sau khi làm việc …

12 neural-network  nlp  lstm  recurrent-neural-net 

Tôi đã cố gắng hiểu cách biểu diễn và định hình dữ liệu để đưa ra dự báo chuỗi thời gian đa chiều và đa biến bằng cách sử dụng Keras (hoặc TensorFlow) nhưng tôi vẫn không rõ sau khi đọc nhiều bài đăng / hướng dẫn / tài liệu …

12 python  keras  rnn  lstm 

Tôi đang cố gắng thực hiện các lớp được chia sẻ trong Keras. Tôi thấy rằng Keras có keras.layers.concatenate, nhưng tôi không chắc chắn từ tài liệu về việc sử dụng nó. Tôi có thể sử dụng nó để tạo nhiều lớp chia sẻ không? Điều gì sẽ là cách …

12 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  multitask-learning 

Tôi cần biết lý do tại sao chúng ta cần phải đối phó với sự mất cân bằng dữ liệu. Tôi biết làm thế nào để đối phó với nó và các phương pháp khác nhau để giải quyết vấn đề bằng cách lấy mẫu lên hoặc xuống lấy mẫu …

12 classification  dataset  sampling  class-imbalance