Наука о данных

Входные данные: -> особенности футболки (цвет, логотип и т. Д.)XXX -> маржа прибылиYYY Я натренировал случайный лес на вышеуказанных и Y и добился разумной точности на тестовых данных. Так что яXXXYYY .P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) Теперь я хотел бы найти то есть распределение вероятностей X объектов, учитывая, что я ожидаю такой большой прибыли.P(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)XXX …

11 machine-learning  random-forest  generative-models 

Эти две операции свертки очень распространены в глубоком обучении прямо сейчас. Я читал о расширенном сверточном слое в этой статье: WAVENET: ОБЩАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ СЫРЬЕГО АУДИО и Деконволюция в этой статье: полностью сверточные сети для семантической сегментации Оба, кажется, улучшают изображение, но в чем разница?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

В настоящее время я пытаюсь обучить модель для большого файла CSV (> 70 ГБ с более чем 60 миллионов строк). Для этого я использую tf.contrib.learn.read_batch_examples. Я изо всех сил пытаюсь понять, как эта функция на самом деле читает данные. Если я использую размер пакета, например, 50 000, считывает ли он …

11 python  tensorflow 

Я делаю простую нейронную сеть, используя тензор потока, с данными, которые я собрал сам, однако, это не сотрудничает: PI столкнулся с ошибкой, которую я не могу исправить или исправить, и я буду рад вашей помощи. Сообщение об ошибке: TypeError: Аргумент Fetch 2861.6152 из 2861.6152 имеет недопустимый тип, должен быть строкой …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

У меня есть сетевая архитектура из статьи «Изучение мелкозернистого сходства изображений с глубоким ранжированием», и я не могу понять, как выходные данные из трех параллельных сетей объединяются с использованием слоя линейного внедрения. Единственная информация, приведенная на этом слое, в статье Наконец, мы нормализуем вложения из трех частей и объединяем их …

11 neural-network  deep-network 

Я создаю простой чат-бот. Я хочу получить информацию из ответа пользователя. Пример сценария: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. Я хочу извлечь имя Эдвин из предложения. Тем не менее, пользователь может ответить по-разному, например, User: Edwin is my name. User: I am Edwin. User: …

11 python  nlp 

Я попытался определить пользовательскую метрическую функцию (F1-Score) в Keras (бэкэнд Tensorflow) согласно следующему: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: return 0 Пока все хорошо, но …

11 tensorflow  keras  evaluation 

Это определение не совсем применимо, так как мы не всегда предполагаем базовое распределение. Так что же такое модель на самом деле? Может ли GBM с указанными гиперпараметрами считаться моделью? Является ли модель набором правил?

11 machine-learning 

Библиотека matplotlib очень способна, но ей не хватает интерактивности, особенно внутри Jupyter Notebook. Я хотел бы хороший автономные черчения инструмента , как plot.ly .

11 python  visualization  pca  jupyter 

Амазонка Alexa , Nuance в Mix и Facebook, Wit.ai все используют подобную систему , чтобы указать , как преобразовать текстовую команду в умысел - то есть что - то компьютер поймет. Я не уверен, что это за «официальное» название, но я называю это «признание намерений». В основном путь от «пожалуйста …

11 machine-learning  nlp 

Я пытаюсь использовать CNN (сверточная нейронная сеть) для классификации документов. CNN для коротких текстовых / предложений было изучено во многих работах. Тем не менее, кажется, что ни один документ не использовал CNN для длинного текста или документа. Моя проблема заключается в том , что существует слишком много функций из документа. …

11 classification  neural-network  text-mining  convnet  word2vec 

Какие функции вы будете пытаться извлечь из списка слов для будущего предсказания, это уже существующее слово или просто беспорядок символов? Там есть описание задачи, которую я там нашел . Вы должны написать программу, которая может ответить, является ли данное слово английским. Это было бы легко - вам просто нужно поискать …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

Я совершенно новичок в word2vec, так что, пожалуйста, несите это со мной. У меня есть набор текстовых файлов, каждый из которых содержит набор твитов, между 1000-3000. Я выбрал общее ключевое слово ("kw1") и хочу найти семантически релевантные термины для "kw1", используя word2vec. Например, если ключевое слово «яблоко», я ожидаю увидеть …

11 machine-learning  nlp  text-mining 

Я работал на word2vec gensim модели и нашел, что это действительно интересно. Меня интересует, как неизвестное / невидимое слово при проверке с моделью сможет получить аналогичные термины от обученной модели. Это возможно? Может word2vec быть переделаны для этого? Или учебный корпус должен иметь все слова, из которых я хочу найти …

11 nlp  deep-learning  word-embeddings  unsupervised-learning 

У меня есть набор данных, который имеет атрибут бинарного класса. Имеется 623 случая с классом +1 (рак положительный) и 101 671 случай с классом -1 (рак отрицательный). Я пробовал различные алгоритмы (Наивный Байес, Случайный лес, AODE, C4.5), и все они имеют недопустимые ложноотрицательные отношения. Случайный лес имеет наивысшую общую точность …

11 classification  random-forest  decision-trees  unbalanced-classes