Наука о данных

В блоге Keras, посвященном обучению пользователей с нуля , код показывает только сеть, работающую с данными обучения и проверки. Как насчет тестовых данных? Являются ли данные проверки такими же, как данные испытаний (я думаю, что нет). Если в строках, похожих на папки с поездами и валидацией, была отдельная папка с …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

Приведенная ниже функция прогнозирования также дает значения -ve, поэтому она не может быть вероятностью. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Я попробовал Google, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") но это не сработало. Вопрос …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

В чем разница между fit()и fit_generator()в Керасе? Когда я должен использовать fit()против fit_generator()?

16 deep-learning  keras 

Кто-нибудь может дать мне несколько примеров, где важна точность, и несколько примеров, где важен отзыв?

16 machine-learning  evaluation 

Извлечение функций и выбор функций существенно уменьшают размерность данных, но извлечение функций также делает данные более разделимыми, если я прав. Какой метод предпочтительнее другого и когда? Я подумал, поскольку выбор функции не изменяет исходные данные и их свойства, я предполагаю, что вы будете использовать выбор функции, когда важно, чтобы функции, …

16 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping Тесты data.table не обновлялись с 2014 года. Я слышал где-то, что Pandasсейчас быстрее, чем data.table. Это правда? Кто-нибудь делал какие-либо тесты? Я никогда не использовал Python раньше, но подумал бы о переключении, если pandasможет победить data.table?

16 python  r  pandas  data  data.table 

Использует ли реализация случайного леса в scikit-learn среднюю точность в качестве метода оценки для оценки ошибки обобщения с выборками из пакета? Это не упоминается в документации, но метод Score () сообщает о средней точности. У меня очень несбалансированный набор данных, и я использую AUC ROC в качестве метрики оценки в …

16 random-forest  scikit-learn 

Предположим, у нас есть два вида входных функций: категориальные и непрерывные. Категориальные данные могут быть представлены в виде горячего кода A, тогда как непрерывные данные - это просто вектор B в N-мерном пространстве. Кажется, что просто использование concat (A, B) не является хорошим выбором, потому что A, B - совершенно …

16 neural-network  feature-selection  categorical-data  feature-construction 

Я узнал, что для создания регрессионной модели мы должны позаботиться о категориальных переменных, преобразовав их в фиктивные переменные. Например, если в нашем наборе данных есть переменная типа location: Location ---------- Californian NY Florida Мы должны конвертировать их как: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 Однако было предложено …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Я студент-первокурсник (упоминая об этом, чтобы вы могли простить мою незнакомость), который в настоящее время проводит исследования с использованием нейронных сетей. Я закодировал трехузловую нейронную сеть (которая работает) на основе руководства моего профессора. Тем не менее, я хотел бы продолжить карьеру в области искусственного интеллекта и науки о данных, и …

15 machine-learning  neural-network 

Допустим, у меня есть стрелка сверху вниз, и я хочу предсказать угол, под которым эта стрелка. Это будет от до градусов или от до . Проблема в том, что эта цель круговая, и градусов - это одно и то же, что является инвариантностью, которую я хотел бы включить в свою …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation 

Скажем, я прошел обучение по обучению в предварительно обученной сети, чтобы распознать 10 объектов. Как добавить 11-й элемент, который сеть может классифицировать, не теряя при этом все 10 категорий, которые я уже обучил, или информацию из исходной предварительно обученной модели? Друг сказал мне, что в этой области ведутся активные исследования, …

15 neural-network  deep-learning 

Я изучил типы функций активации для нейронных сетей. Сами функции довольно просты, но различие в применении не совсем понятно. Разумно различать логические и линейные функции, в зависимости от желаемого двоичного / непрерывного вывода, но в чем преимущество сигмоидальной функции перед простой линейной? Например, ReLU особенно трудно понять для меня: какой …

15 neural-network  activation-function 

Я прошел курс Джеффа Хинтона по нейронным сетям на Coursera, а также познакомился с ограниченными машинами Больцмана , все еще не понимая интуицию, лежащую в основе УОКР. Зачем нам нужно вычислять энергию в этой машине? И какая польза от вероятности в этой машине? Я также видел это видео . В …

15 unsupervised-learning  rbm 

Читая о генерации текста с помощью Recurrent Neural Networks, я заметил, что некоторые примеры были реализованы для генерации текста слово за словом, а другие - символ за символом, без указания причины. Итак, в чем разница между моделями RNN, которые предсказывают текст на основе слова, и моделями, которые предсказывают текст на …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn