Veri Bilimi

İki ağ (üretken ve ayrımcı) birbirleriyle rekabet ederken GAN'ın nasıl çalıştığını anladım. Şimdi, MNIST veri kümesindekilere benzer el yazısı rakamları başarıyla üreten bir DCGAN (evrişimli ayırıcı ve evrişimsiz jeneratörlü GAN) yaptım. GAN'ın görüntülerden özellikler çıkarmak için uygulamaları hakkında çok şey okudum. MNIST el yazısı digist görüntülerinden özellik çıkarmak için eğitimli …

11 feature-extraction  unsupervised-learning  gan 

Gönderen öğretici XGBoost, ben her ağaç büyür, tüm değişkenler bölünmüş düğümlere seçilecek taranır ve maksimum kazanç bölünmüş bir seçilecektir düşünüyorum. Benim sorum şu: Veri kümesine bazı gürültü değişkenleri eklersem, bu gürültü değişkenleri değişken seçimini etkiler mi (her ağaç büyümesi için)? Benim mantığım, bu gürültü değişkenleri maksimum kazanç bölünmesi VERMEDİĞİNDEN, asla …

11 xgboost  self-study 

"Makine Öğrenmesi" ve "Derin Öğrenme" terimleri arasındaki farktan biraz kafam karıştı. Google'ı aradım ve birçok makale okudum, ancak hala benim için çok açık değil. Tom Mitchell'in Machine Learning tarafından bilinen bir tanımı: Bir bilgisayar programı, bir deneyim öğrenmek söylenir E görevlerden bazıları sınıfına göre , T ve performansını ölçmek P …

11 machine-learning  deep-learning 

kesinlik , geri alınan (duyarlılık olarak da bilinir) alınan ilgili örneklerin kesiridir. Anlamlarını biliyorum ama neden hatırlama olarak adlandırıldığını bilmiyorum ? Ben anadili İngilizce değil. Hatırlamanın hatırlamak anlamına geldiğini biliyorum, o zaman bu anlamın bu kavramla ilgisini bilmiyorum! belki kapsam daha iyiydi çünkü kaç vakanın kapsandığını gösterir ... veya başka …

11 performance  terminology 

Aşağıdaki grafikte, x-axis => Veri kümesi Boyutu y ekseni => Çapraz doğrulama Skoru Kırmızı çizgi Eğitim Verileri içindir Yeşil hat Verileri Test Etmek İçin Bahsettiğim bir öğreticide, yazar kırmızı çizginin ve yeşil çizginin çakıştığı noktanın , Daha fazla veri toplamanın, genelleme performansını artırması pek olası değildir ve biz de verilerin …

11 machine-learning  cross-validation 

Ben XGBoost'a yeni başladım, bu yüzden cehaletimi affedin. İşte python kodu: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective": "reg:linear"} gbm = xgb.train(dtrain=T_train_xgb,params=params) Y_pred = gbm.predict(xgb.DMatrix(pd.DataFrame({'x':[4,5]}))) print Y_pred Çıktı: [ 24.126194 24.126194] Gördüğünüz …

11 python  linear-regression  xgboost 

Doğrusal olarak ayrılamayan veriler üzerinde temel bir destek vektör makinesini (doğrusal çekirdek ve yumuşak kenar boşluğu yok) eğittiğimizde ne olur? Optimizasyon problemi mümkün değil, bu yüzden minimizasyon algoritması ne döndürüyor?

11 machine-learning  svm 

Bir SVM'deki düzenleme parametresini değiştirmek, ayrılamayan bir veri kümesi için karar sınırını nasıl değiştirir? Görsel bir cevap ve / veya sınırlayıcı davranışlar hakkında (büyük ve küçük düzenlilik için) bazı yorumlar çok yardımcı olacaktır.

11 svm 

R programlama dilini kullanarak veri bilimi üzerine bir giriş dersi vermeye hazırlanıyorum. Dinleyicilerim iş konularında uzmanlaşan lisans öğrencileri. Tipik bir işletme lisans programı herhangi bir bilgisayar programlama deneyimine sahip değildir, ancak Excel kullanan birkaç ders almıştır. Kişisel olarak, R (veya diğer programlama dilleri) ile çok rahatım çünkü bilgisayar bilimi üzerine …

10 programming  excel 

Geri çoğaltma sırasında bir CNN'nin filtre ağırlıklarını DEĞİŞTİRMEMENİN etkisi nedir? MNIST veri seti üzerinde eğitim yaparken sadece tamamen bağlı katman ağırlıklarını değiştirdim ve neredeyse yüzde 99 oranında doğruluk elde ettim.

10 machine-learning  cnn  mnist 

Aşağıdaki grafik doğrusal regresyon ile elde edilen katsayıları göstermektedir ( mpghedef değişken olarak ve diğerleri tahmin ediciler olarak). Verileri ölçeklendirerek veya ölçeklendirmeden mtcars veri kümesi için ( burada ve burada ): Bu sonuçları nasıl yorumlayabilirim? Değişkenler hpve dispyalnızca veri ölçeklenirse önemlidir. Are amve qseceşit derecede önemli ya da amdaha önemli …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

Kapalı . Bu sorunun daha fazla odaklanması gerekiyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu, yalnızca bu yayını düzenleyerek tek bir soruna odaklanacak şekilde güncelleyin . 5 yıl önce kapalı . Çoğu dilde bazı bilimsel bilgi işlem kütüphaneleri var gibi görünüyor. Python var Scipy Rust …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Şu anda bir sinir ağı eğitimi alıyorum ve Erken Durdurma kriterlerimi uygulamak için hangisinin kullanılacağına karar veremiyorum: doğrulama kaybı veya doğrulama setinde hesaplanan doğruluk / f1score / auc / gibi bir metrik. Araştırmamda her iki görüşü de savunan makaleler buldum. Keras validasyon kaybını temerrüde düşürüyor gibi görünse de karşıt yaklaşım …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification 

sigorta iddiaları 2 sınıf hedef değişken tahmin etmek için XGboost kullanıyorum . Başka bir veri kümesi üzerinde çalıştırmak bir model var (çapraz doğrulama, hiper parametreler ayarlama vb ...) var. Sorum şu: verilen bir iddianın bir sınıfa neden etkilendiğini bilmenin bir yolu var mı , yani model tarafından yapılan seçimi açıklayan …

10 xgboost 

ASL (Amerikan İşaret Dili) Hareketlerini sınıflandırmak için bir jest tanıma sistemi oluşturmaya çalışıyorum, bu yüzden girdim bir kameradan veya video dosyasından kare dizisi olması gerekiyordu, ardından diziyi algılıyor ve karşılık gelenlerle eşleştiriyor sınıf (uyku, yardım, yemek, koş, vb.) Şey, zaten benzer bir sistem oluşturdum ama statik görüntüler için (hareket dahil …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm