Khoa học dữ liệu

Trong bài viết Chuẩn hóa hàng loạt: Tăng tốc đào tạo mạng sâu b y Giảm sự thay đổi đồng biến nội bộ ( ở đây ) Trước khi giải thích quá trình chuẩn hóa hàng loạt, bài viết cố gắng giải thích các vấn đề liên quan (Tôi không …

8 neural-network  deep-learning  batch-normalization 

Hàm chi phí tốt nhất để huấn luyện mạng thần kinh thực hiện hồi quy thứ tự là gì, nghĩa là dự đoán một kết quả có giá trị tồn tại trên thang đo tùy ý trong đó chỉ có thứ tự tương đối giữa các giá trị khác nhau …

8 neural-network  cost-function 

Tôi đã xây dựng một số mô hình cho một dự án, nhưng tôi không thể xoay quanh toán học của thuật toán Adagrad và Adadelta. Tôi không hiểu làm thế nào vanilla gradient gốc hoạt động và tôi đã viết mã để làm cho nó hoạt động thành công. …

8 machine-learning  gradient-descent 

Tôi muốn biết sự khác biệt về các ứng dụng (ví dụ: ứng dụng nào là phát hiện gian lận thẻ tín dụng?) Và về mặt kỹ thuật được sử dụng. Ví dụ giấy tờ xác định nhiệm vụ sẽ được hoan nghênh.

8 algorithms  anomaly-detection  outlier  terminology  definitions 

Tôi đã đào tạo một mạng tích chập để phân loại hình ảnh của một thành phần cơ học là tốt hay khiếm khuyết. Mặc dù độ chính xác kiểm tra cao, tôi nhận ra rằng mô hình hoạt động kém trên các hình ảnh có ánh sáng hơi khác …

8 machine-learning  classification  deep-learning  image-classification 

Giả sử rằng bạn có một tệp video mà thứ tự pixel đã được xáo trộn một lần. Đó là, một thứ tự ngẫu nhiên đã được xác định một lần và áp dụng cho tất cả các khung. Có tồn tại một số cách tiếp cận đã biết để …

8 statistics  convnet  image-recognition  convolution  tsne 

Tôi có một bộ dữ liệu lớn và sự tương đồng cosin giữa chúng. Tôi muốn phân cụm chúng bằng cách sử dụng độ tương tự cosine để đặt các đối tượng tương tự lại với nhau mà không cần chỉ định trước số lượng cụm mà tôi mong đợi. …

8 machine-learning  data-mining  clustering  text-mining 

Tôi đang sử dụng gói Kerastrong R để làm một mạng lưới thần kinh. Làm thế nào tôi có thể trích xuất đầu ra từ một lớp ẩn? Tôi đã tìm thấy một ví dụ trong python, nhưng chỉ là tôi không biết làm thế nào để làm điều đó …

8 neural-network  r  keras 

Tôi biết rằng Polynomial Logistic Regressioncó thể dễ dàng tìm hiểu một dữ liệu điển hình như hình ảnh sau: Tôi đã tự hỏi liệu hai dữ liệu sau đây cũng có thể được học bằng cách sử dụng hay không. Polynomial Logistic Regression Tôi đoán tôi phải thêm lời …

8 machine-learning  classification 

Tôi có dữ liệu sau đây cho một dự án phụ nhỏ. Đó là từ một gia tốc kế ngồi trên máy giặt / máy sấy và tôi muốn nó nói cho tôi biết khi nào máy hoàn thành. x là dữ liệu đầu vào (chuyển động x / y …

8 machine-learning  time-series  feature-engineering 

Tôi có một mạng nơ ron đơn giản (NN) để phân loại MNIST. Nó bao gồm 2 lớp ẩn, mỗi lớp có 500 nơ-ron. Do đó kích thước của NN là: 784-500-500-10. ReLU được sử dụng trong tất cả các nơ-ron, softmax được sử dụng ở đầu ra và entropy …

8 machine-learning  neural-network  classification  overfitting 

Cách sử dụng Naive Bayes để phân loại văn bản nhiều nhãn trong R. Tôi đã thử sử dụng naiveBayes () từ thư viện e1071 nhưng có vẻ như trong khi đào tạo, nó không chấp nhận biến lớp đa nhãn. Tôi đã tạo TermDocumentMatrix bằng văn bản tài liệu …

8 multilabel-classification  naive-bayes-classifier 

Tôi đang làm việc trên một bộ dữ liệu nhị phân có nhãn rất mất cân bằng, trong đó số lượng nhãn thực sự chỉ là 7% từ toàn bộ dữ liệu. Nhưng một số kết hợp các tính năng có thể mang lại số lượng cao hơn số lượng …

8 decision-trees  xgboost 

Tôi đã tìm thấy các gói được sử dụng để tính toán "Thông tin thu được" để chọn các thuộc tính chính trong Cây quyết định C4.5 và tôi đã thử sử dụng chúng để tính toán "Thu thập thông tin". Nhưng kết quả tính toán của từng gói khác …

8 r  decision-trees 

Tôi đang tìm kiếm một lời giải thích tốt về cách kết hợp trong học tập sâu khi áp dụng cho hình ảnh đa kênh. Ví dụ: giả sử tôi có hình ảnh 100 x 100 pixel với ba kênh, RGB. Các tenx đầu vào sau đó sẽ có kích …

8 deep-learning  convnet