Veri Bilimi

Sinir ağlarında sigmoid fonksiyonun türevinin rolünü anlamaya çalışıyorum. İlk önce sigmoid fonksiyonunu ve python kullanarak tanımdan tüm noktaların türevini çiziyorum. Bu türevin rolü tam olarak nedir? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def derivative(x, step): return (sigmoid(x+step) - sigmoid(x)) / …

18 machine-learning  neural-network 

Bir sinir ağını düşünün: Belirli bir veri kümesi için, bunu eğitim, doğrulama ve test kümesine böleriz. Klasik 60:20:20 oranında yaptığımızı varsayalım, o zaman ağı doğrulama kümesinde kontrol ederek doğrulayarak aşırı sığmayı önlüyoruz. O zaman performansını kontrol etmek için test setinde test etme ihtiyacı nedir? Test setindeki hata, ağ için geçerli …

18 machine-learning  neural-network  cross-validation 

Herkes hassasiyetin önemli olduğu ve hatırlamanın önemli olduğu bazı örnekler verebilir mi?

18 machine-learning  evaluation 

Keras'ta antrenman arasında val_lossve lossantrenman sırasındaki fark nedir ? Örneğin Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 Bazı sitelerde doğrulama üzerinde okudum, okulu bırakma işe yaramadı.

18 machine-learning  deep-learning  keras 

https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping Data.table kıyaslamaları 2014'ten beri güncellenmemiştir. PandasŞimdi daha hızlı bir yerde duydum data.table. Bu doğru mu? Herhangi bir kıyaslama yapan var mı? Daha önce hiç Python kullanmadım ama pandasyenebilirse geçiş yapmayı düşünürdüm data.table?

18 python  r  pandas  data  data.table 

Bir arama motoru veya bir öneri sistemi için bir sıralama oluştururken, bir girişin alaka düzeyini belirlemek için tıklama sıklığına güvenmek geçerli midir?

17 recommender-system  information-retrieval 

Burada cevap, benzer sigmoidaktivasyon fonksiyonları olan ama sanırım Relubir dezavantaja sahip olan ve beklenen değeri olan yok olan ve patlayan gradyanları ifade eder . çıkışı için bir sınırlama yoktur Reluve bu nedenle beklenen değeri sıfır değildir. Popülerlik önce hatırlıyorum Reluo tanhmakine ziyade uzmanlar öğrenme arasında en popüler oldu sigmoid. Bunun …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent  activation-function 

Tespit için, bir nesne teklifinin doğru olup olmadığını belirlemenin yaygın bir yolu Birlik Üzerinde Kesişimdir (IoU, IU). Bu , önerilen nesne piksellerinin kümesini ve gerçek nesne pikselleri B kümesini alır ve şunları hesaplar:AAABBB IoU(A,B)=A∩BA∪BIoU(A,B)=A∩BA∪BIoU(A, B) = \frac{A \cap B}{A \cup B} Genellikle, IoU> 0.5 bir hit olduğu anlamına gelir, aksi …

17 computer-vision 

Ben gensim doc2vec ile cümleler / paragraflar / belgeleri nasıl etiketlemek (etiket) merak ediyorum - pratik bir bakış açısından. Her cümlenin / paragrafın / belgenin kendine özgü etiketi (örneğin "Sent_123") olması gerekiyor mu? "Hangi sözcüklerin veya cümlelerin" Sent_123 "etiketli tek bir cümleyle en çok benzediğini söylemek istiyorsanız bu yararlı görünüyor. …

17 machine-learning  text-mining  word-embeddings  word2vec 

Torbalama, tek bir yordayıcı gibi en çok çalışan çoklu yordayıcıların üretilmesidir. Bırakma, tüm olası alt ağları ortalamayı bir sinir ağlarına öğreten bir tekniktir. En önemli Kaggle'ın yarışmalarına bakıldığında, bu iki tekniğin çok sık birlikte kullanıldığı görülmektedir. Gerçek uygulamanın yanında teorik bir fark göremiyorum. Neden her ikisini de gerçek bir uygulamada …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Centroidlerin rastgele başlatılması kullanıldığında, K-araçlarının farklı çalışmaları farklı toplam SSE'ler üretir. Ve algoritmanın performansında çok önemlidir. Bu sorunun çözümünde bazı etkili yaklaşımlar nelerdir? Son yaklaşımlar takdir edilmektedir.

17 data-mining  clustering  k-means 

Çevrimiçi kitaptan bir soru üzerinde çalışıyorum: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html Ek çıkış katmanı 5 çıkış nöronuysa, muhtemelen bir önceki katman için 0.5 ve ağırlıkça 0.5 ağırlık sapması ayarlayabildiğimi anlayabilirim. Ancak soru şimdi dört çıkış nöronunun yeni bir katmanını soruyor - bu da 10 olası çıkışı temsil etmek için fazlasıyla yeterli .24242^{4} Birisi bana …

17 neural-network 

Çok sayıda cümleyi anlamlarına göre gruplara ayırma problemim var. Bu, çok sayıda cümleniz olduğunda ve anlamlarına göre gruplandırmak istediğinizde bir soruna benzer. Bunu yapmak için hangi algoritmalar öneriliyor? Önceden kümelerin sayısını bilmiyorum (ve daha fazla veri geliyor gibi kümeler de değişebilir), normalde her cümleyi temsil etmek için hangi özellikler kullanılır? …

17 clustering  text-mining  algorithms  scikit-learn 

Kullanıcıların ve beğendikleri öğelerin büyük bir seyrek matrisine sahibim (1M kullanıcıları ve 100K öğelerinde, çok düşük bir seviyede sparlite ile). Üzerinde kNN araması yapabileceğim yolları araştırıyorum. Veri setimin boyutu ve yaptığım bazı ilk testler göz önüne alındığında, benim kullanacağım yöntemin ya paralel ya da dağıtılmış olması gerektiği varsayımıdır. Bu yüzden …

17 machine-learning  distributed  map-reduce  dimensionality-reduction 

Periyodik (günlük, aylık) web analizi gösterge tablosu raporları oluşturmam gerekiyor. Statik olacaktır ve etkileşim gerektirmez, bu nedenle hedef çıktı olarak bir PDF dosyası hayal edin. Raporlar tabloları ve grafikleri (esas olarak ggplot2 ile oluşturulan mini grafik ve madde işareti grafikleri) karıştıracaktır. Stephen Few / Perceptual Edge tarzı panoları düşünün, örneğin: …

17 r  visualization