Veri Bilimi

Çok etiketli sınıflandırma için karışıklık matrisi hesaplamak bir Python kitaplığı arıyorum . Bilginize: scikit-öğrenme gelmez karışıklık matris için çok etiket desteklemek) Çoklu Sınıf ve Çoklu Etiket Sorunu arasındaki fark nedir

9 python  software-recommendation  multilabel-classification 

Veri Bilimi alanındaki son kurs projemiz için şunları önerdik: Amazon Reviews Veri Kümesi'ni verin, Amazon'a reklam yerleştirmek için stratejik bir konum belirleyen bir algoritma (kabaca Kişiselleştirilmiş PageRank tabanlı) bulmayı planlıyoruz. Örneğin, Amazon'da milyonlarca ürün var. Ve veri seti size hangi ürünlerin ilişkili olduğu, hangi ürünlerin bir araya getirildiği, bir araya …

9 machine-learning  data-mining  dataset  recommender-system 

Duygu analizi ve herhangi bir dil (R, Python vb.) Kullanarak nasıl uygulanacağını anlamaya çalışıyorum. İnternet üzerinden takip edebileceğim iyi bir yer olup olmadığını bilmek istiyorum. Google'ı aradım, ama çok memnun değildim çünkü öğreticiler değil, daha fazla teoriydi. Teori ve pratik örnekler istiyorum.

9 machine-learning  reference-request  sentiment-analysis 

Veri setim vektör dizilerinden oluşuyor. Her vektörün 50 gerçek değerli boyutu vardır. Bir sekanstaki vektörlerin sayısı 3-5 ila 10-15 arasındadır. Başka bir deyişle, bir dizinin uzunluğu sabit değildir. Bazı adil sekanslar (vektörler değil!) Bir sınıf etiketi ile açıklanır. Benim görevim, bir dizi vektör verilen bir sınıflandırıcıyı öğrenmek, tüm dizi için …

9 classification  sequence 

Belirli bir sütun için birden fazla değere sahip aşağıdaki veri çerçevesine sahip olduğumuzu varsayalım: categories 0 - ["A", "B"] 1 - ["B", "C", "D"] 2 - ["B", "D"] Böyle bir masayı nasıl alabiliriz? "A" "B" "C" "D" 0 - 1 1 0 0 1 - 0 1 1 1 2 …

9 python  pandas 

Son zamanlarda Google ilginç bir derin rüya yayınladı. Http://deepdreamgenerator.com/ gibi sanat nesillerinin yanı sıra , bilgisayar görmede veya makine öğrenmede derin rüya potansiyel uygulamaları görüyor musunuz?

9 machine-learning  deep-learning 

Sorum üç kat "Çekirdekleştirilmiş" destek vektör makineleri bağlamında Değişken / özellik seçimi istenir mi - özellikle aşırı sığmayı önlemek için C parametresini düzenli hale getirdiğimizden ve çekirdekleri bir SVM'ye sokmanın arkasındaki ana sebep sorunun boyutsallığını arttırmak olduğu için, bu durumda boyutları parametre küçültme ile azaltmak karşı sezgisel görünüyor İlk sorunun …

9 svm  feature-selection  scikit-learn 

Sorun Suç verileri etiketli bir veri kümesi üzerinde Naive bayes kullanmayı denedim ama gerçekten kötü sonuçlar (% 7 doğruluk) var. Naive Bayes kullandığım diğer alogoritmalardan çok daha hızlı çalışıyor, bu yüzden skorun neden bu kadar düşük olduğunu bulmak istedim. Araştırma Okuduktan sonra daha yüksek frekanslı sınıflar için bir önyargıya sahip …

9 machine-learning  classification  python  naive-bayes-classifier 

Makine öğrenimi alanında yeniyim ancak sinyal işleme konusunda payımı aldım. Bu sorunun yanlış etiketlenmiş olup olmadığını lütfen bize bildirin. En az üç değişkenle tanımlanan iki boyutlu verilerim var, oldukça doğrusal olmayan model benzetmek için çok karmaşık. PCA ve ICA (python kütüphanesi Scikit-Learn) gibi yöntemleri kullanarak verilerden iki ana bileşeni ayıklamada …

9 machine-learning  scikit-learn 

Makine öğrenimi okuyorum ve VC boyutu kavramı ile daha klasik (istatistiksel) özgürlük derecesi kavramı arasında güçlü bir ilişki olduğunu hissediyorum. Herkes böyle bir bağlantıyı açıklayabilir mi?

9 machine-learning  self-study 

Vowpal Wabbit (VW) görünüşe göre SEARN aracılığıyla dizi etiketleme işlevselliğini desteklemektedir . Sorun, açıklamaları ve bazı örnekleri ile ayrıntılı bir parametre listesi hiçbir yerde bulamıyor olmasıdır. Bulabildiğim en iyi şey, çok kısa bir örnekle Zinkov'un blog girişi . Ana wiki sayfası zorlukla SEARN bahseder. Teslim alınan kaynak kodunda bazı NER …

9 machine-learning  nlp 

Verilerimdeki her gözlem 0,1 saniye farkla toplandı. Buna zaman dizisi demiyorum çünkü tarih ve zaman damgası yok. Kümeleme algoritmaları (çevrimiçi buldum) ve PCA örneklerinde, örnek veriler vaka başına 1 gözlem içerir ve zamanlanmaz. Ancak verilerim araç başına her 0.1 saniyede bir toplanan yüzlerce gözlem içeriyor ve birçok araç var. Not: …

9 algorithms 

R'de randomForest()1000 ağaç ve yaklaşık 20 öngörücü ve 600K sıralı veri çerçeveleri kullanarak rastgele orman modelleri eğitimi alıyorum . Dizüstü bilgisayarımda her şey iyi çalışıyor, ama aynı şeyi çalıştırmak için amazon ec2'ye taşındığımda hatayı alıyorum: Error: cannot allocate vector of size 5.4 Gb Execution halted c3.4xlargeÖrnek türü kullanıyorum, bu yüzden …

9 r  random-forest 

Latent Dirichlet Tahsisini bir proje için kullanmak istiyorum ve Python'u gensim kütüphanesi ile kullanıyorum. Konuları bulduktan sonra, belgeleri k-means gibi bir algoritma kullanarak kümelemek istiyorum (İdeal olarak üst üste binen kümeler için iyi bir tane kullanmak istiyorum, böylece herhangi bir öneri memnuniyetle karşılanmaktadır). Konuları almayı başardım ama bunlar şu şekildedir: …

9 python  clustering  lda 

Aşırı uyumu kontrol etmeye yönelik bir yaklaşım olarak düzenlileşmeyi öğrendim ve bu fikri, bir araya getirdiğim geri yayılım ve Çok Katmanlı algılayıcının (MLP) basit bir uygulamasına dahil etmek istiyorum . Şu anda aşırı uydurmayı önlemek için, çapraz doğrulama yapıyorum ve doğrulama setinde şu ana kadar en iyi skoru içeren ağı …

9 neural-network