Veri Bilimi

Ben tamamen teknik olan 35 yaşında bir BT uzmanıyım. Programlama, yeni teknolojileri öğrenme, anlama ve uygulama konusunda iyiyim. Okulda matematiği sevmedim, bu yüzden matematikte iyi puan almadım. Büyük Veri analitiğinde kariyer yapmakla çok ilgileniyorum. Büyük Veri teknolojilerinden (Hadoop vb.) Ziyade Analytics'le ilgileniyorum, ancak beğenmiyorum. Ancak, internette etrafıma baktığımda, analitikte iyi …

9 career 

Manchester şifreli bit akışlarını ses sinyalleri olarak temsil eden çok sayıda örneğim var. Kodlanma sıklıkları, yüksek olduğunda birincil frekans bileşenidir ve arka planda sabit miktarda beyaz gürültü vardır. Bu akışları manuel olarak çözdüm, ancak kodlama şemalarını öğrenmek için bir tür makine öğrenme tekniği kullanıp kullanamayacağımı merak ediyordum. Bu, bu şemaları …

9 machine-learning  data-mining  scalability  algorithms  feature-selection 

Bir metin sınıflandırıcısını eğitmek için hangi serbestçe kullanılabilen veri kümelerini kullanabilirim? Onun için en alakalı içeriği önererek kullanıcılarımızın katılımını artırmaya çalışıyoruz, bu yüzden içeriğimizi önceden tanımlanmış bir kelime torbasına göre sınıflandırırsak, önceden sınıflandırılmış rastgele sayıda gönderi hakkında geri bildirim alarak içeriğine ilgi çekici bir şekilde geri dönmesini önerebiliriz. önce. Bu …

9 machine-learning  classification  dataset  clustering  text-mining 

Ben bir sınıflandırma modeli oluşturmak için gereken ilişkisel bir veritabanından büyük bir veri kümesi var. Normalde bu durum için İndüktif Mantık Programlama (ILP) kullanırım, ancak özel durumlar nedeniyle bunu yapamam. Bunun üstesinden gelmenin diğer bir yolu da sadece yabancı bir ilişkim olduğunda değerleri toplamaya çalışmak olacaktır. Bununla birlikte, bazı nominal …

9 data-mining  classification  relational-dbms 

Bu toplulukta yeniyim ve umarım sorum buraya tam olarak uyacaktır. Lisans veri analizi kursumun bir parçası olarak, akıllı telefon veri setlerini kullanarak insan etkinliği tanıma projesini yapmayı seçtim. Endişe duyduğum kadarıyla bu konu Makine Öğrenimi ve Destek Vektör Makineleri ile ilgilidir. Bu teknolojilere henüz aşina değilim, bu yüzden yardıma ihtiyacım …

9 bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining 

Veri setimi fazla örneklemek için smote tekniği kullandım ve şimdi dengeli bir veri setim var. Karşılaştığım sorun performans metrikleri; dengesiz veri kümesinde hassasiyet, hatırlama, f1 ölçümü, doğruluk, dengeli veri kümesinden daha iyi performans gösterir. Dengeleme veri kümesinin modelin performansını artırabileceğini göstermek için hangi ölçümü kullanabilirim? Not: Dengeli veri kümesinde, dengesiz …

8 performance 

Keras'da bir model eğitmeye çalışıyorum ve ModelCheckpoint'i izlenen bir doğrulama metriğine (benim durumumda Jaccard indeksi ) göre kaydetmek için kullanıyorum . Modelin tensorboard'da iyileştiğini görsem de, ağırlıkları yüklemeye ve hiç çalışmadığı modeli değerlendirmeye çalıştığımda. Ayrıca, ağırlıkların saklanması gereken dosyadaki zaman damgası ile bunların kaydedilmediğini söyleyebilirim. Zaman damgası kabaca eğitime başladığım …

8 keras  convnet 

Dengesizlik sınıf problemiyle başa çıkmak için geliştirilen yaklaşımları sınıflandırmanın en iyi yolu nedir? Bu makale onları şu kategorilere ayırır: Önişleme: aşırı örnekleme, düşük örnekleme ve hibrit yöntemleri içerir, Maliyete duyarlı öğrenme: İkincisinin eşikleme ve örneklemeye daha da bölündüğü doğrudan yöntemleri ve meta öğrenmeyi içerir, Topluluk teknikleri: maliyete duyarlı toplulukları ve …

8 machine-learning  classification  class-imbalance 

Sonlu hassasiyetin ne olduğunu açıklayabilir misiniz? Sonlu hassasiyet makine öğreniminde neden bir sorundur?

8 machine-learning  terminology  definitions  finite-precision 

Aşağıdaki 3 parselde gösterildiği gibi her aracın zaman içindeki yanal konumu ve şerit numarası için verilerim ve aşağıdaki örnek verilerim var. > a Frame.ID xcoord Lane 1 452 27.39400 3 2 453 27.38331 3 3 454 27.42999 3 4 455 27.46512 3 5 456 27.49066 3 Yanal konum zaman içinde …

8 machine-learning  r 

Konu modelleri ve LDA hakkında bazı iyi öğreticiler (hızlı ve anlaşılır) olup olmadığını, bazı parametrelerin nasıl ayarlanacağını, ne anlama geldiğini ve mümkünse bazı gerçek örneklerle sezgisel olarak öğretip öğretmediğinizi bilmek istiyorum.

8 topic-model  lda 

I ağaçların sayısını artırmak gibi scikit öğrenmek 's GradientBoostingRegressor, ben hiçbir negatif değerler benim eğitim veya set test bulunmasına rağmen, daha olumsuz tahminler alabilirsiniz. Çoğu ikili olan yaklaşık 10 özelliğim var. Ayarladığım parametrelerden bazıları: ağaç / yineleme sayısı; öğrenme derinliği; ve öğrenme oranı. Negatif değerlerin yüzdesi ~% 2'de maks. 1 …

8 machine-learning  python  algorithms  scikit-learn  kaggle 

Dell Core i7 - 16GB RAM - 4GB 960m GPU dizüstü bilgisayarımda, 3B CNN kullanarak akciğer CT görüntülerini sınıflandırmak için bir proje üzerinde çalışıyorum. Tensorflow'un CPU sürümünü kullanıyorum. Görüntüler numpy dizi boyutu (25,50,50) olarak hazırlanır. CNN modelimde 2 dönüşümlü katman, iki maxpool katman, bir FC katmanı ve çıktı katmanı vardı. …

7 python  tensorflow  cnn 

Cs231'den derin öğrenme için Sinir Ağları öğrenmeye başladım. Sinir Ağı'nı Python'da uygulamaya çalışıyorum. Tensorflow veya scikit-learn kullanmaya bakıyorum. Bu uygulama için bu kütüphanelerin artıları ve eksileri nelerdir?

7 neural-network  deep-learning  tensorflow 

Bu yüzden, örneğin, yüksek önyargı veya yüksek sapma ile ortaya çıkan sorunlarla karşı karşıya kaldığında oluşturmaya çalıştıkları modeli en iyi şekilde nasıl optimize edebileceğini merak ediyordum. Şimdi, elbette, tatmin edici bir sona ulaşmak için normalleştirme parametresi ile oynayabilirsiniz, ancak bunu normalleşmeye güvenmeden yapmanın mümkün olup olmadığını merak ediyordum. Eğer b …

7 machine-learning  variance  bias