Khoa học dữ liệu

2

Sự khác biệt giữa Convolutional1D, Convolutional2D và Convolutional3D là gì?

Tôi đã được học về Mạng thần kinh chuyển đổi. Khi xem xét các Kerasví dụ, tôi đã bắt gặp ba phương pháp tích chập khác nhau. Cụ thể, 1D, 2D & 3D. Sự khác biệt giữa ba lớp này là gì? Trường hợp sử dụng của họ là gì? …

10 machine-learning neural-network deep-learning keras cnn

5

Khi nào cần loại bỏ các biến tương quan

Ai đó có thể vui lòng đề xuất giai đoạn chính xác để loại bỏ các biến tương quan trước khi kỹ thuật tính năng hoặc sau kỹ thuật tính năng là gì?

10 machine-learning feature-selection data-science-model

3

Không có nghĩa và phương sai đơn vị

Tôi đang nghiên cứu Thu nhỏ dữ liệu và đặc biệt là phương pháp Tiêu chuẩn hóa. Tôi đã hiểu toán học đằng sau nó, nhưng đối với tôi không rõ tại sao điều quan trọng là cung cấp các tính năng không có nghĩa và phương sai đơn vị. …

10 machine-learning feature-scaling normalization

2

Làm cách nào tôi có thể phù hợp với các loại dữ liệu phân loại để phân loại rừng ngẫu nhiên?

Tôi cần tìm độ chính xác của tập dữ liệu huấn luyện bằng cách áp dụng Thuật toán rừng ngẫu nhiên. Nhưng kiểu tập dữ liệu của tôi là cả phân loại và số. Khi tôi cố gắng để phù hợp với những dữ liệu đó, tôi gặp lỗi. 'Đầu …

10 python data-mining random-forest

4

PCA có được coi là thuật toán học máy không

Tôi đã hiểu rằng phân tích thành phần chính là một kỹ thuật giảm kích thước, tức là có 10 tính năng đầu vào, nó sẽ tạo ra một số lượng nhỏ hơn các tính năng độc lập là chuyển đổi trực giao và tuyến tính của các tính năng …

10 machine-learning pca

2

Làm thế nào tôi có thể phát hiện nếu một hình ảnh đã được photoshop?

Tôi muốn kiểm tra các tệp JPG nếu chúng bị thao túng để thay đổi nội dung. Những gì tôi cho là KHÔNG photoshop: Cắt xén Xoay (Chia tỷ lệ) Độ phân giải hình ảnh Thay đổi tự động điện thoại thông minh có thể thực hiện Những gì tôi …

10 computer-vision

2

Tại sao sử dụng chính quy L1 trên L2?

Tiến hành mô hình hồi quy tuyến tính bằng hàm mất, tại sao tôi nên sử dụng thay vì L 2 thường xuyên?L1L1L_1L2L2L_2 Có tốt hơn trong việc ngăn ngừa quá mức? Là nó có tính quyết định (vì vậy luôn luôn là một giải pháp duy nhất)? Có tốt …

10 linear-regression regularization

3

Các tọa độ GPS (vĩ độ và kinh độ) có thể được sử dụng làm các tính năng trong mô hình tuyến tính không?

Tôi có các bộ dữ liệu chứa, trong số nhiều tính năng, tọa độ GPS (vĩ độ và kinh độ). Tôi muốn sử dụng các bộ dữ liệu này để khám phá các vấn đề như: (1) tính toán ETA để lái xe giữa điểm bắt đầu và điểm kết …

10 machine-learning feature-selection linear-regression feature-extraction geospatial

1

Số lượng và kích thước của các lớp dày đặc trong một CNN

Hầu hết các mạng tôi đã thấy có một hoặc hai lớp dày đặc trước lớp softmax cuối cùng. Có cách nào nguyên tắc chọn số lượng và kích thước của các lớp dày đặc không? Là hai lớp dày đặc đại diện hơn một, cho cùng một số lượng …

10 convnet

2

Nhiều máy ảnh có thể có nhiều chữ mềm trong lớp cuối cùng?

Có thể thực hiện mutmax softmaxes trong lớp cuối cùng trong Keras không? Vậy tổng các nút 1-4 = 1; 5-8 = 1; Vân vân. Tôi có nên đi thiết kế mạng khác không?

10 machine-learning keras multiclass-classification

1

Hàng xóm gần nhất có ý nghĩa gì với t-SNE không?

Câu trả lời ở đây đã nói rằng kích thước trong t-SNE là vô nghĩa và khoảng cách giữa các điểm không phải là thước đo tương tự . Tuy nhiên, chúng ta có thể nói bất cứ điều gì về một điểm dựa trên hàng xóm gần nhất trong …

10 tsne

2

Sắp xếp số chỉ sử dụng 2 lớp ẩn

Tôi đang đọc bài viết nền tảng Trình tự học tập tuần tự với Mạng lưới thần kinh của Ilya Sutskever và Quốc Lê. Trên trang đầu tiên, nó đề cập ngắn gọn rằng: A surprising example of the power of DNNs is their ability to sort N N-bit numbers …

10 deep-learning

2

Làm thế nào để thực hiện hồi quy logistic với một số lượng lớn các tính năng?

Tôi có một bộ dữ liệu với 330 mẫu và 27 tính năng cho mỗi mẫu, với một vấn đề về lớp nhị phân cho Hồi quy logistic. Theo "quy tắc nếu mười", tôi cần ít nhất 10 sự kiện cho mỗi tính năng được đưa vào. Mặc dù vậy, …

10 machine-learning python predictive-modeling logistic-regression data

4

Tại sao nó tăng tốc độ giảm độ dốc nếu chức năng trơn tru?

Bây giờ tôi đã đọc một cuốn sách có tựa đề "Học máy thực hành với Scikit-Learn và TensorFlow" và trên chương 11, nó có mô tả sau đây về lời giải thích của ELU (ReLU ReLential). Thứ ba, chức năng hoạt động trơn tru ở mọi nơi, bao gồm …

10 deep-learning gradient-descent

2

Ma trận tính năng trong word2vec là gì?

Tôi là người mới bắt đầu trong các mạng thần kinh và hiện tại tôi đang khám phá mô hình word2vec. Tuy nhiên tôi đang có một thời gian khó khăn để hiểu chính xác ma trận tính năng là gì. Tôi có thể hiểu rằng ma trận đầu tiên …

10 machine-learning neural-network word2vec