Khoa học dữ liệu

Tôi có một số lượng lớn các mẫu đại diện cho các luồng bit được mã hóa của Manchester dưới dạng tín hiệu âm thanh. Tần số mà chúng được mã hóa là thành phần tần số chính khi nó ở mức cao và có một lượng nhiễu trắng nhất …

9 machine-learning  data-mining  scalability  algorithms  feature-selection 

Tôi có một bộ dữ liệu khổng lồ từ cơ sở dữ liệu quan hệ mà tôi cần để tạo mô hình phân loại. Thông thường trong tình huống này, tôi sẽ sử dụng Lập trình logic cảm ứng (ILP), nhưng do hoàn cảnh đặc biệt nên tôi không thể …

9 data-mining  classification  relational-dbms 

Tôi mới tham gia cộng đồng này và hy vọng câu hỏi của tôi sẽ phù hợp ở đây. Là một phần của khóa học phân tích dữ liệu đại học của tôi, tôi đã chọn thực hiện dự án về nhận dạng hoạt động của con người bằng cách …

9 bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining 

Một hệ thống khuyến nghị giữ một bản ghi về những khuyến nghị đã được thực hiện cho một người dùng cụ thể và liệu người dùng đó có chấp nhận đề xuất đó không. Nó giống như user_id item_id result 1 4 1 1 7 -1 5 19 1 …

9 recommender-system 

Tôi là một tiến sĩ toán học. sinh viên quan tâm đến việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu sau khi tốt nghiệp. Tôi sẽ cung cấp ngắn gọn một số nền tảng về giáo dục của tôi trước khi đặt câu hỏi của tôi, để nó được …

9 machine-learning  deep-learning  data-cleaning  data-analysis  reference-request 

Tôi đang phát triển một mô hình dự đoán bằng cách sử dụng Java Weka api. Tôi có thể dự đoán lớp cho trường hợp mới bằng cách sử dụng đoạn mã sau: double predictClass = classifer.classifyInstance(instance) Tuy nhiên, tôi cần xác suất lớp thay vì giá trị lớp. Cảm …

9 classification  java  weka 

Tôi không thể hiểu mục đích của trọng số lấy mẫu quan trọng (IS) trong Phát lại ưu tiên (trang 5) . Một quá trình chuyển đổi có nhiều khả năng được lấy mẫu từ kinh nghiệm phát lại "chi phí" lớn hơn của nó. Sự hiểu biết của tôi …

9 reinforcement-learning 

Trong bài báo Siêu phân giải hình ảnh đơn thực tế bằng cách sử dụng Mạng đối thủ tạo của Christian Ledig và cộng sự, khoảng cách giữa các hình ảnh (được sử dụng trong chức năng mất) được tính từ các bản đồ đặc trưng được trích xuất từ …

9 deep-learning  cnn  gan 

Vì phương pháp nội suy và fillna thực hiện cùng một công việc điền giá trị na. Sự khác biệt cơ bản giữa hai là gì. Tầm quan trọng của việc có hai phương pháp khác nhau này là gì ?? Bất cứ ai có thể giải thích cho tôi …

9 python  bigdata  pandas  jupyter 

Giả sử tôi có một tập hợp các tín hiệu miền thời gian hoàn toàn không có nhãn . Tôi muốn phân cụm chúng trong 2 hoặc 3 lớp. Autoencoders là các mạng không giám sát, học cách nén các đầu vào. Vì vậy, cho một đầu vào , trọng …

9 neural-network  clustering  time-series  unsupervised-learning  autoencoder 

Tôi có một bộ dữ liệu với 19 cột và khoảng 250k hàng. Tôi đã làm việc với các bộ dữ liệu lớn hơn, nhưng lần này, Pandas quyết định chơi với thần kinh của tôi. Tôi đã cố gắng chia dữ liệu gốc thành 3 datafram dựa trên một …

9 python  pandas  performance 

Tôi có dữ liệu đào tạo được dán nhãn với các giá trị nhị phân. Tôi cũng đã thu thập được độ tin cậy của mỗi nhãn này, tức là độ tin cậy 0,8 có nghĩa là 80% người lao động của con người đồng ý với nhãn đó. Có …

9 machine-learning  classification  regression  scikit-learn  svm 

Câu hỏi của tôi là: Có sự khác biệt nào giữa máy học và trí tuệ nhân tạo không? Hay những điều khoản này đề cập đến cùng một điều?

9 machine-learning  theory 

Các chuyên gia trong lĩnh vực của tôi có khả năng dự đoán khả năng xảy ra một sự kiện (tăng đột biến nhị phân màu vàng) 30 phút trước khi nó xảy ra . Tần suất ở đây là 1 giây, chế độ xem này biểu thị dữ liệu …

9 machine-learning  python  predictive-modeling  time-series  scikit-learn 

Tôi đã đọc tài liệu liên quan đến XGBoost. Dường như phương pháp này không yêu cầu bất kỳ tỷ lệ thay đổi nào vì nó dựa trên cây và phương pháp này có thể nắm bắt mô hình phi tuyến tính phức tạp, các tương tác. Và nó có …

9 xgboost  feature-engineering