Veri Bilimi

Özellik mühendisliği hakkında pratik bir sorum var ... lojistik regresyon kullanarak ev fiyatlarını tahmin etmek istiyorum ve posta kodu da dahil olmak üzere bir dizi özellik kullandım. Sonra özellik önemini kontrol ederek, zip'in oldukça iyi bir özellik olduğunu fark ettim, bu yüzden zip tabanlı bazı özellikler eklemeye karar verdim - …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction 

Keras'ı nasıl kullanacağımı öğreniyorum ve Chollet'in Python için Deep Learning'deki örneklerini kullanarak etiketli veri setimle makul bir başarı elde ettim . Veri seti 3 potansiyel sınıflı 3125 uzunluğunda ~ 1000 Zaman Serisidir. Bana yaklaşık% 70 tahmin oranı veren temel Yoğun katmanların ötesine geçmek istiyorum ve kitap LSTM ve RNN katmanlarını …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

Bazı nedenlerden ötürü, AlphaGo Zero, inanılmaz sonuçlarına rağmen orijinal AlphaGo kadar tanıtım yapmıyor. Sıfırdan başlayarak, zaten AlphaGo Master'ı dövdü ve diğer birçok kriteri geçti. Daha da inanılmaz, bunu 40 gün içinde yapıyor. Google bunu "tartışmasız dünyanın en iyi Go oyuncusu" olarak adlandırıyor . DeepMind bunun "yeni bir takviye öğrenimi biçimi" …

10 machine-learning  deep-learning 

ML ve TensorFlow'da yeniyim (birkaç saat önce başladım) ve bir zaman serisindeki sonraki birkaç veri noktasını tahmin etmek için kullanmaya çalışıyorum. Girişimi alıyorum ve bunu onunla yapıyorum: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | '-------------------------------' \----------- …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

Detaylar: Grafik işlemcisi : GTX 1080 Eğitim : 10 sınıfa ait ~ 1.1 Milyon görüntü Doğrulama : 10 sınıfa ait ~ 150 Bin resim Dönem Başına Süre : ~ 10 saat CUDA, cuDNN ve Tensorflow'u (Tensorflow GPU da) kurdum. Modelimin, çağ başına 10 saat süren karmaşık olduğunu düşünmüyorum. Hatta GPU'mun …

10 machine-learning  python  keras 

Arka plan: Sinir ağlarını relu aktivasyonu ile donatırken, bazen tahminin sabit kaldığını gördüm. Bunun eğitim sırasında burada anlatılan relu nöronlarından kaynaklandığına inanıyorum. ( Sinir ağlarında "ölen ReLU" problemi nedir? ) Soru: Yapmayı umduğum şey, nöronların öldüğünü kontrol etmek için kodun kendisine bir kontrol uygulamak. Bundan sonra, kod gerekirse ağı yeniden …

10 machine-learning  neural-network  keras 

Sorunum için YSA kullanmak istiyorum, ancak sorun benim girişlerim ve çıkışlar düğüm numaraları sabit değil. Sorumu sormadan önce bazı google arama yaptım ve RNN'in sorunumda bana yardımcı olabileceğini buldum. Ancak, bulduğum tüm örnekler bir şekilde giriş ve çıkış düğümlerinin tanımlanmış sayısıdır. Bu yüzden, Keras veya PyTorch'da tercih edilen bir stratejiyi, …

10 python  neural-network  keras  rnn  pytorch 

Bırakma ( kağıt , açıklama ) bazı nöronların çıkışını sıfıra ayarlar. Bir MLP için, Iris çiçeği veri kümesi için aşağıdaki mimariye sahip olabilirsiniz : 4 : 50 (tanh) : dropout (0.5) : 20 (tanh) : 3 (softmax) Şu şekilde çalışır: softmax(W3⋅tanh(W2⋅mask(D,tanh(W1⋅input_vector)))softmax(W3⋅tanh⁡(W2⋅mask(D,tanh⁡(W1⋅input_vector)))softmax(W_3 \cdot \tanh(W_2 \cdot \text{mask}(D, \tanh(W_1 \cdot input\_vector))) ile , …

10 dropout 

Tekrarlayan bir mimariyi bir EEG bağlamında nasıl yorumlayacağımı merak ediyorum. Özellikle bunu tekrarlayan bir CNN (LSTM gibi mimarilerin aksine) olarak düşünüyorum, ancak belki de diğer tekrarlayan ağ türleri için de geçerlidir. R-CNN'leri okuduğumda, bunlar genellikle görüntü sınıflandırma bağlamlarında açıklanır. Genellikle "zaman içinde öğrenme" veya "zaman-1'in mevcut girdi üzerindeki etkisi de …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

Soru Spark'da eğitilmiş bir ALS modelinde yeni bir kullanıcının derecelendirmesini nasıl tahmin edebilirim? (Yeni = eğitim süresi boyunca görülmez) Sorun Burada resmi Spark ALS eğitimini takip ediyorum: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html İyi bir MSE ile iyi bir danışman oluşturabilirim, ancak modele yeni verilerin nasıl girileceği ile mücadele ediyorum. Eğitici, eğitimden önce ilk kullanıcının …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

Birkaç özellik seçme / değişken seçim yaklaşımı vardır (bkz. Örneğin Guyon ve Elisseeff, 2003 ; Liu ve diğerleri, 2010 ): filtre yöntemleri (örneğin, korelasyon temelli, entropi temelli, rastgele orman önem temelli), sarma yöntemleri (örneğin, ileri arama, yokuş yukarı arama) ve özellik seçiminin model öğrenmenin bir parçası olduğu gömülü yöntemler. Yayınlanmış …

10 feature-selection  performance  model-selection 

Keras'ın iki modeli aşağıdakilere göre "birleştirmek" için bir işlevi olduğunu öğrendim: from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') Yeni NN'lerin anlamı nedir, hangi durumlarda yararlıdır? Bir çeşit topluluk modellemesi mi? Performans anlamında birkaç "mod" (concat, avg, dot vb …

10 keras 

Bir CSV dosyasına eklenen aşağıdaki yapıda bir veri kümesi var: Banana Water Rice Rice Water Bread Banana Juice Her satır, birlikte satın alınan öğelerin bir koleksiyonunu gösterir. Örneğin, ilk satır öğeleri bu belirtmektedir Banana, Waterve Ricebirlikte satın alındı. Aşağıdaki gibi bir görselleştirme oluşturmak istiyorum: Bu temelde bir ızgara grafik ama …

10 python  r  data-mining  visualization  association-rules 

Sınıflandırıcınız için kullanılabilir özelliklerinizin bir alt kümesini seçme yöntemlerinden biri, bunları bir kritere (bilgi kazanımı gibi) göre sıralamak ve daha sonra sınıflandırıcıyı ve sıralanan özelliklerin bir alt kümesini kullanarak doğruluğu hesaplamaktır. Örneğin, özellikleriniz A, B, C, D, Eaşağıdaki gibi sıralandıysa D,B,C,E,A, o zaman doğruluğu D, o D, Bzaman D, B, …

10 machine-learning  feature-selection 

Makine öğreniminde boyut atlamalı problem nedir (evrişimli sinir ağlarında ve görüntü tanımada meydana gelen)? Bu konuda googledim ama elde ettiğim tek şey maddi şekil deformasyonunun fiziği hakkında bilgi. Bazıları bunu makine öğrenimi ile ilgili bir örnekle açıklarsa benim için daha yararlı olacaktır. Biri bana bu konuda yardımcı olabilir veya beni …

10 machine-learning  image-recognition