Наука о данных

На графике ниже ось x => Размер набора данных ось у => Оценка перекрестной проверки Красная линия для данных обучения Зеленая линия для тестирования данных В учебнике, на который я ссылаюсь, автор говорит, что точка, где красная линия и зеленая линия перекрываются, означает, Сбор большего количества данных вряд ли повысит …

11 machine-learning  cross-validation 

Что происходит, когда мы обучаем базовую опорную векторную машину (линейное ядро ​​и отсутствие мягкого поля) на нелинейно разделимых данных? Задача оптимизации неосуществима, так что возвращает алгоритм минимизации?

11 machine-learning  svm 

Как изменение параметра регуляризации в SVM изменяет границу решения для неразделимого набора данных? Визуальный ответ и / или некоторый комментарий об ограничивающем поведении (для большой и маленькой регуляризации) был бы очень полезен.

11 svm 

Я готовлюсь к вводному курсу по науке о данных с использованием языка программирования R. Моя аудитория - студенты, специализирующиеся на бизнес-дисциплинах. У типичного бизнес-старшекурсника нет опыта программирования, но он прошел несколько классов, в которых используется Excel. Лично мне очень нравится R (или другие языки программирования), потому что я специализировался в …

10 programming  excel 

Каков эффект НЕ изменения веса фильтра CNN во время обратного распространения? Я изменил только веса полностью связанных слоев во время обучения на наборе данных MNIST и все еще достиг почти 99-процентной точности.

10 machine-learning  cnn  mnist 

На следующем графике показаны коэффициенты, полученные с помощью линейной регрессии ( mpgв качестве целевой переменной и всех других в качестве предикторов). Для набора данных mtcars ( здесь и здесь ) как с масштабированием данных, так и без него: Как мне интерпретировать эти результаты? Переменные hpи dispзначимы только в том случае, …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Похоже, что большинство языков имеют некоторое количество доступных библиотек научных вычислений. …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

У меня есть проблема классификации с категориальными и числовыми данными. Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что мои категориальные данные не являются фиксированными, это означает, что у нового кандидата, метка которого я хочу предсказать, может быть новая категория, которая ранее не наблюдалась. Например, если мои категорические данные были …

10 machine-learning  classification  categorical-data 

В настоящее время я обучаю нейронную сеть, и я не могу решить, какой из них использовать для реализации моих критериев ранней остановки: потеря проверки или метрики, такие как точность / f1score / auc / независимо от того, что вычислено на наборе проверки. В своем исследовании я натолкнулся на статьи, защищающие …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification 

Я использую XGboost, чтобы предсказать целевую переменную 2 классов по страховым претензиям. У меня есть модель (обучение с перекрестной проверкой, настройка гиперпараметров и т. Д.), Я запускаю другой набор данных. Мой вопрос: Есть ли способ узнать, почему данное утверждение было затронуто одним классом, то есть функциями, которые объясняют выбор, сделанный …

10 xgboost 

У меня есть практический вопрос о проектировании функций ... скажем, я хочу прогнозировать цены на жилье с помощью логистической регрессии и использовал множество функций, включая почтовый индекс. Затем, проверив важность функции, я понял, что zip - довольно хорошая функция, поэтому я решил добавить еще несколько функций на основе zip - …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction 

Я пытаюсь создать систему распознавания жестов для классификации жестов ASL (американский язык жестов) , поэтому мой ввод должен представлять собой последовательность кадров либо из камеры, либо из видеофайла, затем он обнаруживает последовательность и сопоставляет ее с соответствующей занятия (спать, помогать, есть, бегать и т. д.) Дело в том, что я …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

Я пытаюсь реализовать алгоритм, где дано изображение с несколькими объектами на плоской таблице, желательным является вывод масок сегментации для каждого объекта. В отличие от CNN, целью здесь является обнаружение объектов в незнакомой среде. Каковы лучшие подходы к этой проблеме? Кроме того, есть ли примеры реализации, доступные онлайн? Изменить: Извините, вопрос, …

10 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

Я изучаю, как использовать Keras, и я добился разумного успеха с моим помеченным набором данных, используя примеры в Chollet Deep Learning for Python . Набор данных ~ 1000 временных рядов с длиной 3125 с 3 потенциальными классами. Я хотел бы выйти за рамки базовых плотных слоев, которые дают мне около …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

Подробности: GPU : GTX 1080 Обучение : ~ 1,1 млн. Изображений, принадлежащих 10 классам Проверка : ~ 150 тысяч изображений, относящихся к 10 классам Время за эпоху : ~ 10 часов Я установил CUDA, cuDNN и Tensorflow (также Tensorflow GPU). Я не думаю, что моя модель настолько сложна, что занимает …

10 machine-learning  python  keras