Наука о данных

Я пытаюсь создать интеллектуальную модель, которая может сканировать набор слов или строк и классифицировать их как имена, мобильные номера, адреса, города, штаты, страны и другие объекты, используя машинное обучение или глубокое обучение. Я искал подходы, но, к сожалению, не нашел подходов. Я пытался с моделью слова мешок и вложения слова …

9 machine-learning  deep-learning  text-mining  natural-language-process 

Я работаю над классификацией текста, где у меня 39 категорий / классов и 8,5 миллионов записей. (В дальнейшем данные и категории будут увеличиваться). Структура или формат моих данных выглядит следующим образом. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | 211 Storage:128 …

9 machine-learning  python  classification  scikit-learn  multiclass-classification 

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Итак, учитывая, что сигмовидная функция определяется как hθ (x) = g (θ ^ (T) x), …

9 regression  logistic-regression  octave 

На рисунке ниже показано 7 точек вокруг начала координат. Один из них был выбран человеком на основе правил и опыта и окрашен в красный цвет (тот, что в левом нижнем квадранте). Теперь у нас есть более 1000 таких наборов точек, и для каждого набора человек выбрал одну точку. Эти условия …

9 machine-learning 

Я пишу сценарий для записи живых данных с течением времени в один файл HDF5, который включает весь мой набор данных для этого проекта. Я работаю с Python 3.6 и решил создать инструмент командной строки, используя clickдля сбора данных. Меня беспокоит, что произойдет, если сценарий сбора данных записывает данные в файл …

9 python  dataset 

Если у меня есть проблема обучения, которая должна иметь внутреннюю симметрию, есть ли способ подвергнуть мою проблему обучения ограничению симметрии для улучшения обучения? Например, если я делаю распознавание изображения, мне может потребоваться 2D симметрия вращения. Это означает, что повернутая версия изображения должна получить тот же результат, что и оригинал. Или, …

9 machine-learning 

Предположим, что меня интересуют три класса , c 2 , c 3 . Но мой набор данных на самом деле содержит еще несколько реальных классов ( c j ) n j = 4 .с1c1c_1с2c2c_2с3с3c_3( сJ)NJ = 4(сJ)Jзнак равно4N(c_j)_{j=4}^n Очевидный ответ , чтобы определить новый класс гр 4 , который относится …

9 machine-learning  classification 

У меня есть 200 точек данных, которые имеют одинаковые значения для всех функций. После уменьшения размера t-SNE они больше не выглядят такими ровными, вот так: Почему они не находятся в одной точке визуализации и даже, кажется, распределены в двух разных кластерах?

9 visualization  dimensionality-reduction  tsne 

У меня есть набор данных, состоящий из временных рядов (8 точек) примерно с 40 измерениями (поэтому каждый временной ряд равен 8 на 40). Соответствующий результат (возможные результаты для категорий) равен 0 или 1. Каков наилучший подход для разработки классификатора для временных рядов с несколькими измерениями? Моя первоначальная стратегия состояла в …

9 classification  time-series  pca 

Под всеми данными я имею в виду поезд + тест + проверка После того, как я исправил свой гиперпараметр, используя данные проверки, и выбрал модель, используя данные испытаний, не лучше ли будет обучать модель на всех данных, чтобы параметры лучше обучались, а не обучали модель только на данные поезда

9 machine-learning 

Я работаю с анализом данных ЭЭГ, которые в конечном итоге необходимо будет классифицировать. Тем не менее, получение ярлыков для записей несколько дорого, что заставило меня рассмотреть неконтролируемые подходы, чтобы лучше использовать наши довольно большие объемы немаркированных данных. Это, естественно, приводит к рассмотрению сложенных автоэнкодеров, что может быть хорошей идеей. Однако …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

В этой высоко цитируемой статье авторы приводят следующую дискуссию о количестве весовых параметров. Мне не очень понятно, почему у него параметров. Я думаю, что это должно быть 49 C, поскольку каждый из входных каналов C использует один и тот же фильтр, который имеет 49 параметров.49 С249C249C^249 С49C49CСCC494949

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

У меня возникла интересная дискуссия, основанная на проекте, над которым мы работали: зачем использовать систему визуального осмотра CNN поверх алгоритма сопоставления шаблонов? Справочная информация: я продемонстрировал демонстрацию простой системы видеонаблюдения CNN (веб-камера + ноутбук), которая обнаружила, был ли объект определенного типа «сломан» / неисправен или нет - в данном случае …

9 machine-learning  convnet  image-classification 

В настоящее время я работаю над воссозданием результатов этой статьи . В статье они описывают метод использования CNN для извлечения признаков и имеют акустическую модель, которая является Dnn-хмм и предварительно обученной с использованием RBM. В разделе III подраздела А изложены различные способы представления входных данных. Я решил вертикально расположить спектральные …

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition 

Недавно я опубликовал набор данных ( ссылку ) с 369 классами. Я провел пару экспериментов на них, чтобы понять, насколько сложна задача классификации. Обычно мне нравится, если есть матрицы путаницы, чтобы увидеть тип совершаемой ошибки. Однако матрица не практична.369 × 369369×369369 \times 369 Есть ли способ дать важную информацию больших …

9 visualization  confusion-matrix