Khoa học dữ liệu

Câu hỏi này là để trả lời một bình luận tôi thấy trên một câu hỏi khác. Nhận xét liên quan đến giáo trình khóa học Machine Learning trên Coursera và dọc theo dòng "SVM không được sử dụng nhiều hiện nay". Tôi mới chỉ tự mình hoàn thành các …

58 data-mining  svm  state-of-the-art 

Từ wikipedia, giảm kích thước hoặc giảm kích thước là quá trình giảm số lượng biến ngẫu nhiên đang được xem xét và có thể được chia thành lựa chọn tính năng và trích xuất tính năng. Sự khác biệt giữa lựa chọn tính năng và trích xuất tính năng …

58 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

Logic thường nói rằng bằng cách tạo ra một mô hình, khả năng khái quát hóa của nó được tăng lên. Điều đó nói rằng, rõ ràng tại một số điểm, việc thiếu một mô hình khiến các mô hình trở nên tồi tệ hơn bất kể sự phức tạp …

56 efficiency  algorithms  parameter 

Gần đây tôi đã đọc bình luận của Yan LeCun về các kết quả 1x1 : Trong Convolutional Nets, không có thứ gọi là "các lớp được kết nối đầy đủ". Chỉ có các lớp chập với các hạt tích chập 1x1 và một bảng kết nối đầy đủ. Một …

55 neural-network  convnet 

Tôi đã suy nghĩ về Mạng thần kinh tái phát (RNN) và các giống và Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) và các giống của chúng. Hai điểm này có công bằng không khi nói: Sử dụng CNN để chia một thành phần (chẳng hạn như hình ảnh) thành các …

53 machine-learning  neural-network  beginner 

Tôi thấy rất nhiều lần trong mô tả công việc cho nhà khoa học dữ liệu yêu cầu trải nghiệm Python / Java và bỏ qua R. Dưới đây là email cá nhân tôi nhận được từ nhà khoa học dữ liệu chính của một công ty tôi đã đăng …

53 beginner  tools  career  reference-request 

Tôi biết rằng Mạng dư (ResNet) khiến cho việc khởi tạo bình thường trở nên phổ biến. Trong ResNet, He khởi tạo bình thường được sử dụng , trong khi lớp đầu tiên sử dụng khởi tạo thống nhất He. Tôi đã xem qua giấy ResNet và giấy "Đi sâu …

51 neural-network  deep-learning  normalization 

Cách tiếp cận đúng và thuật toán phân cụm cho phân cụm định vị địa lý là gì? Tôi đang sử dụng đoạn mã sau để phân phối vị trí địa lý cụm: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], …

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

Tôi đang làm việc trên một dự án khoa học dữ liệu bằng Python. Dự án có nhiều giai đoạn. Mỗi giai đoạn bao gồm lấy một tập dữ liệu, sử dụng tập lệnh Python, dữ liệu phụ, cấu hình và tham số và tạo một tập dữ liệu khác. …

50 python  tools  version-control 

Khi tôi bắt đầu với mạng lưới thần kinh nhân tạo (NN), tôi nghĩ rằng tôi phải chiến đấu với tình trạng quá mức là vấn đề chính. Nhưng trong thực tế, tôi thậm chí không thể khiến NN của mình vượt qua rào cản tỷ lệ lỗi 20%. Tôi …

50 neural-network  deep-learning 

Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA) và Quy trình Dirichlet phân cấp (HDP) đều là các quy trình mô hình hóa chủ đề. Sự khác biệt chính là LDA yêu cầu thông số kỹ thuật về số lượng chủ đề và HDP thì không. Tại sao lại như vậy? Và …

49 nlp  topic-model  lda 

Logic thường nói rằng bằng cách quá mức một mô hình, khả năng khái quát hóa của nó bị hạn chế, mặc dù điều này chỉ có nghĩa là việc quá mức ngăn chặn một mô hình cải thiện sau một sự phức tạp nhất định. Liệu quá mức gây …

49 machine-learning  predictive-modeling 

Mạng lưới thần kinh nhận được kết quả hàng đầu trong các nhiệm vụ Thị giác máy tính (xem MNIST , ILSVRC , Thử thách Galaxy Kaggle ). Chúng dường như vượt trội hơn mọi cách tiếp cận khác trong Computer Vision. Nhưng cũng có những nhiệm vụ khác: Thử …

48 machine-learning  pgm 

Tôi đang sử dụng TensorFlow cho các thí nghiệm chủ yếu với các mạng thần kinh. Mặc dù tôi đã thực hiện khá nhiều thử nghiệm (XOR-Problem, MNIST, một số công cụ Hồi quy, ...), tôi vẫn phải vật lộn với việc chọn hàm chi phí "chính xác" cho các …

48 machine-learning  python  neural-network  statistics  tensorflow 

R có nhiều thư viện nhằm mục đích Phân tích dữ liệu (ví dụ: JAGS, BUGS, ARULES, v.v.), và được đề cập trong các sách giáo khoa phổ biến như: J.Krusche, Phân tích dữ liệu Bayesian; B.Lantz, "Học máy với R". Tôi đã thấy một hướng dẫn 5TB cho một …

48 bigdata  r