Khoa học dữ liệu

Trước hết chúng tôi có một nhiệm vụ phân loại. Vì vậy, chúng tôi sử dụng entropy chéo mềm điển hình để phân loại. Hiện nay thực hiện chương trình học tập như sau. Đầu tiên chúng tôi đào tạo phiên bản tốt nhất của chúng tôi về mạng lưới …

7 deep-learning 

Tôi đang cố gắng xây dựng và hệ thống nhận dạng ký tự quang học để nhận dạng biển số xe (giấy phép của Indonesia), tiếc là không có bộ huấn luyện nào có sẵn nhưng tôi tìm thấy phông chữ, tôi cố gắng tạo dữ liệu đào tạo bằng …

7 machine-learning  python  classification  data 

Hiểu biết của tôi là GPU hiệu quả hơn để chạy mạng lưới thần kinh, nhưng gần đây có người đề nghị với tôi rằng GPU chỉ cần thiết cho giai đoạn đào tạo. Sau khi được đào tạo, việc chạy chúng trên CPU sẽ thực sự hiệu quả hơn. …

7 neural-network  deep-learning  gpu 

Keras có một cách để trích xuất các tính năng của một mô hình đã được sàng lọc, được mô tả ở đây https://keras.io/appluggest/ from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input import numpy as np model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img(img_path, …

7 deep-learning  keras  image-classification 

Có thể tạo ra một mạng lưới thần kinh cung cấp một đầu ra nhất quán cho rằng đầu vào có thể ở các vectơ có độ dài khác nhau? Tôi hiện đang ở trong một tình huống mà tôi đã lấy mẫu rất nhiều tệp âm thanh, có độ …

7 neural-network  regression  tensorflow  supervised-learning  audio-recognition 

Tôi muốn xem nếu tôi có thể tái tạo một số kết quả mạng hình ảnh. Tuy nhiên, tôi không thể tìm thấy dữ liệu (danh sách URL) được sử dụng cho đào tạo / kiểm tra trong các thách thức phân loại ILSVRC 2012 (hoặc mới hơn). Tôi chỉ …

7 dataset  image-classification 

Thấy rằng Naive Bayes sử dụng xác suất để đưa ra dự đoán và coi các tính năng là độc lập có điều kiện với nhau, nên có nghĩa là mô hình vẫn có thể đưa ra dự đoán khi có một số tính năng bị thiếu trong dữ liệu …

7 scikit-learn  naive-bayes-classifier  missing-data 

ReLU là một chức năng kích hoạt được định nghĩa là h=max(0,a)h=max(0,a)h = \max(0, a)trong đó .a=Wx+ba=Wx+ba = Wx + b Thông thường, chúng tôi đào tạo mạng lưới thần kinh với các phương pháp bậc nhất như SGD, Adam, RMSprop, Adadelta hoặc Adagrad. Backpropagation trong các phương pháp bậc …

7 neural-network  optimization  backpropagation 

Tôi có một số lượng lớn hình ảnh mà tôi cần phân loại để đào tạo thuật toán phân cụm và tôi muốn thực hiện ngoại tuyến (dữ liệu là độc quyền). Về cơ bản, tôi muốn xây dựng một công cụ khảo sát máy tính để bàn cho phép …

7 machine-learning  image-classification  training 

Tôi là người mới ở đây. Tôi sắp có một cuộc phỏng vấn cuối cùng cho vị trí nhà khoa học dữ liệu cho một công ty (đó là trong lĩnh vực thương mại điện tử) mới đối với khoa học dữ liệu. Đó là một vị trí khá mới …

7 data  beginner 

Tôi đang làm việc cho một tổ chức phi lợi nhuận, nơi chúng tôi cố gắng giúp các ứng viên đại học tiềm năng bằng cách kết hợp họ với các cựu sinh viên muốn chia sẻ kinh nghiệm / sự khôn ngoan của họ và hiện tại, điều đó …

7 machine-learning  beginner  similarity  supervised-learning  recommender-system 

Keras có hai Border_mode cho convolution2D, giống nhau và hợp lệ. Bất cứ ai có thể giải thích "cùng" làm gì hoặc chỉ ra một số tài liệu? Tôi không thể tìm thấy bất kỳ tài liệu nào trên mạng (ngoại trừ những người yêu cầu rằng nó cũng được …

7 convnet  keras 

Tôi đang viết thuật toán đào tạo của riêng mình, nhưng tôi không biết cách đặt trọng số sai lệch. Tôi đã thiết lập thiên vị trong lớp nào chưa? Phải cân trọng lượng, được cập nhật trong mỗi lớp?

7 machine-learning  neural-network  backpropagation 

Trước đây, khi thử các thuật toán học máy khác nhau để giải quyết vấn đề, tôi thường viết các phương pháp tiếp cận trên máy tính xách tay, giữ các chi tiết như tính năng, tiền xử lý, chuẩn hóa, thuật toán, tham số thuật toán ... do đó, …

7 machine-learning  algorithms 

Những phương pháp tồn tại để tính khoảng cách trong phân cụm? như Manhattan, Euclide, v.v.? Thêm vào đó, tôi không biết khi nào tôi nên sử dụng chúng. Tôi luôn luôn sử dụng khoảng cách Euclide.

7 clustering  distance