Khoa học dữ liệu

Tôi có một bộ dữ liệu với cấu trúc sau: full_name,nickname,match Christian Douglas,Chris,1, Jhon Stevens,Charlie,0, David Jr Simpson,Junior,1 Anastasia Williams,Stacie,1 Lara Williams,Ana,0 John Williams,Willy,1 trong đó mỗi hàng dự đoán là một cặp tên đầy đủ, biệt danh và biến mục tiêu trùng khớp, là 1 khi biệt hiệu tương …

8 deep-learning  nlp 

Khi tôi đọc về GAN, điều tôi không hiểu là tại sao mọi người thường chọn đầu vào cho GAN (z) để làm mẫu từ Gaussian? - và sau đó cũng có những vấn đề tiềm ẩn liên quan đến điều này?

8 deep-learning  gan  gaussian 

Tôi có một tính năng trong vectơ đặc trưng của mình đôi khi không phải lúc nào cũng có sẵn (đối với một số mẫu), thật vô nghĩa khi sử dụng nó. Tôi cung cấp một MLPClassifier sklearn với vector tính năng này. Mạng nơ-ron có tự học không khi …

8 neural-network  feature-selection  mlp 

Làm thế nào để một người đối phó với một vector tính năng có thể thay đổi kích thước? Giả sử mỗi đối tượng, tôi tính toán 4 tính năng. Để giải quyết vấn đề hồi quy nhất định, tôi có thể có 1, 2 hoặc nhiều hơn các đối …

8 machine-learning  regression  linear-regression 

Hiện tại tôi đang nghiên cứu khoa học dữ liệu và chúng tôi được dạy rất nhiều kỹ thuật phân loại / hồi quy cơ bản (tuyến tính, logistic, cây, spline, ANN, SVM, MARS, v.v.), cùng với nhiều các công cụ bổ sung (bootstrapping, boosting, bagging, đồng phục, sườn núi …

8 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  data-science-model 

Tôi quen thuộc với các thuật ngữ thiên vị cao và phương sai cao và ảnh hưởng của chúng đối với mô hình. Về cơ bản mô hình của bạn có phương sai cao khi nó quá phức tạp và nhạy cảm quá mức thậm chí là ngoại lệ. Nhưng …

8 machine-learning  variance 

Nhiều người dường như đồng ý rằng Arthur Samuel đã viết hoặc nói vào năm 1959 rằng học máy là " Lĩnh vực nghiên cứu mang lại cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng ". Ví dụ, trích dẫn được chứa trong trang này …

8 machine-learning 

Tôi đã cố gắng thêm GAE vào triển khai A2C của mình được một thời gian rồi, nhưng dường như tôi không thể hiểu được cách thức hoạt động của nó. Sự hiểu biết của tôi về nó, là nó làm giảm phương sai của hàm ước tính lợi thế …

8 machine-learning  reinforcement-learning 

Tôi đang cố gắng phân loại dữ liệu gia tốc thô x, y, z theo nhãn tương ứng của nó. Kiến trúc tốt nhất cho kết quả tốt nhất là gì? Hoặc, có ai có bất kỳ đề xuất nào về kiến ​​trúc LSTM được xây dựng trên máy ảnh …

8 classification  keras  time-series  lstm  multiclass-classification 

Tôi đang đào tạo một CNN cho một vấn đề phân loại hình ảnh 3 lớp. Mất tập luyện của tôi giảm suôn sẻ, đó là hành vi dự kiến. Tuy nhiên, mất xác nhận của tôi cho thấy rất nhiều biến động. Đây có phải là điều mà tôi …

8 image-classification  cnn  loss-function 

Tôi đang học Tensorflow và tình cờ thấy các cột tính năng khác nhau được sử dụng trong Tensorflow. Trong số các loại, hai là categorical_identity_columnvà indicator_column. Cả hai đã được định nghĩa theo cùng một cách. Theo tôi hiểu, cả hai đều chuyển đổi cột phân loại thành cột …

8 machine-learning  tensorflow 

Tôi đã chơi với một thuật toán học cách chơi tictactoe. Mã giả cơ bản là: repeat many thousand times { repeat until game is over { if(board layout is unknown or exploring) { move randomly } else { move in location which historically gives highest reward } } for …

8 machine-learning  neural-network  reinforcement-learning  q-learning 

Tôi đang làm việc trên một mạng lưới thần kinh tích chập để phân loại hình ảnh. Tập dữ liệu đào tạo quá lớn để được tải vào bộ nhớ máy tính của tôi (4gb), trên hết tôi cũng cần thử một số tính năng tăng cường để cân bằng …

8 python  keras  training  convolution 

Xem xét Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) để phân loại hình ảnh. Để phát hiện các tính năng cục bộ, chia sẻ trọng lượng được sử dụng giữa các đơn vị trong cùng một lớp chập. Trong một mạng như vậy, các trọng số hạt nhân được cập nhật …

8 neural-network  cnn 

Tôi đã đọc câu hỏi này: Làm thế nào để tôi diễn giải đầu ra của tầm quan trọng của XGBoost? về ba loại quan trọng khác nhau: tần suất (được gọi là "trọng lượng" trong Python XGBoost), mức tăng và độ phủ. Trong trường hợp của tôi, tôi có …

8 machine-learning  xgboost