Khoa học dữ liệu

Tôi đã trải qua bài này mà sử dụng nltklà cmudictcho đếm số lượng âm tiết trong một từ: from nltk.corpus import cmudict d = cmudict.dict() def nsyl(word): return [len(list(y for y in x if y[-1].isdigit())) for x in d[word.lower()]] Tuy nhiên, đối với các từ bên ngoài từ điển …

8 nlp 

Trong các bài báo như thế này tôi thường thấy các đường cong đào tạo với hình dạng này: Trong trường hợp này, SGD đã được sử dụng với hệ số 0,9 và tốc độ học tập giảm theo hệ số 10 cứ sau 30 kỷ nguyên. Tại sao có …

8 optimization 

Cách tốt nhất / chính xác để kết hợp phân tích văn bản với các tính năng khác là gì? Ví dụ: tôi có một bộ dữ liệu với một số văn bản nhưng cũng có các tính năng / danh mục khác. Công cụ vector TF-IDF của SKlearn biến …

8 python  scikit-learn  pandas  tfidf 

Tôi đang thực hiện một số phân tích dữ liệu thăm dò trên một số dữ liệu và tôi nhận được các biểu đồ này: Trông giống như một ứng cử viên cho một chuyển đổi nhật ký trên dữ liệu, vì vậy tôi chạy mã Python sau để chuyển …

8 python  statistics  pandas 

Các thuật toán cây quyết định tiêu chuẩn, chẳng hạn như ID3 và C4.5, có cách tiếp cận mạnh mẽ để chọn điểm cắt trong một tính năng liên tục. Mỗi giá trị được kiểm tra như một điểm cắt có thể. (Bằng cách kiểm tra tôi có nghĩa là, …

8 decision-trees 

XIN LƯU Ý: Tôi không cố gắng cải thiện ví dụ sau. Tôi biết bạn có thể có được độ chính xác hơn 99%. Toàn bộ mã là trong câu hỏi. Khi tôi thử mã đơn giản này, tôi nhận được độ chính xác khoảng 95%, nếu tôi chỉ cần …

8 python  neural-network  keras  image-classification 

Trong nhiều hướng dẫn kéo căng ( ví dụ ), "tháp" được đề cập mà không có định nghĩa. Điều đó có nghĩa là gì?

8 deep-learning  tensorflow  terminology 

TL; DR: Đưa ra một tập dữ liệu hình ảnh lớn (khoảng 36 GiB pixel thô) của dữ liệu chưa được gắn nhãn, làm cách nào tôi có thể phân cụm các hình ảnh (dựa trên các giá trị pixel) mà không biết số lượng cụm Kbắt đầu bằng? Tôi …

8 clustering  tensorflow  k-means  unsupervised-learning  tsne 

Tôi đang xử lý một dữ liệu không cân bằng cao, vì vậy tôi đã sử dụng thuật toán SMOTE để lấy mẫu lại tập dữ liệu. Sau khi lấy mẫu lại SMote, tôi đã tách bộ dữ liệu được lấy mẫu lại thành tập huấn luyện / kiểm thử, …

8 machine-learning  unbalanced-classes  evaluation 

Những mô hình học máy hoặc học sâu ( phải được giám sát học tập ) sẽ phù hợp nhất để nhận ra các mô hình trong thị trường tài chính? Ý tôi là gì khi nhận dạng mẫu trong thị trường tài chính: Hình ảnh sau đây cho thấy …

8 machine-learning  deep-learning 

Tôi cần lấy xác suất cho từng điểm trong tập dữ liệu của mình. Ý tưởng là tính toán ma trận khoảng cách (cột thứ nhất bao gồm khoảng cách đến cụm thứ nhất, cột thứ hai liên quan đến khoảng cách đến cụm thứ hai, v.v.). Điểm gần nhất …

8 python  clustering  k-means 

Tôi sử dụng kết hợp Keras-Tensorflow được cài đặt với tùy chọn CPU (được cho là mạnh mẽ hơn), nhưng bây giờ tôi muốn thử nó với phiên bản GPU. Có một cách thuận tiện để chuyển đổi? Hoặc tôi sẽ cài đặt lại đầy đủ Tensorflow? Phiên bản GPU …

8 tensorflow  keras  gpu 

Tôi phải suy nghĩ về một mô hình để xác định khách hàng tiềm năng (công ty) có cơ hội chuyển đổi thành khách hàng cao và tôi đang tìm kiếm lời khuyên về loại mô hình nào có thể được sử dụng. Các cơ sở dữ liệu tôi sẽ …

8 machine-learning  predictive-modeling  supervised-learning  unsupervised-learning 

Chúng trông giống như tôi nhưng tôi không chắc. Cập nhật: nhìn lại, đây không phải là một câu hỏi hay. OLS đề cập đến việc khớp một dòng với dữ liệu và RSS là hàm chi phí mà OLS sử dụng. Nó tìm thấy các tham số cung cấp …

8 linear-regression 

Tôi đang tìm hiểu sâu hơn về lọc cộng tác. Một bài viết thực sự thú vị là "Một nghiên cứu so sánh các thuật toán lọc cộng tác" http://arxiv.org/pdf/1205.3193.pdf Để chọn thuật toán CF nào sẽ được sử dụng, bài viết đề cập đến mật độ của tập dữ …

8 machine-learning  dataset  recommender-system