Наука о данных

У меня есть большое количество выборок, которые представляют битовые потоки, закодированные в Манчестере, в виде аудиосигналов. Частота, на которой они кодируются, является основной составляющей частоты, когда она высокая, и на заднем плане присутствует постоянный уровень белого шума. Я вручную декодировал эти потоки, но мне было интересно, смогу ли я использовать …

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

У меня есть огромный набор данных из реляционной базы данных, для которого мне нужно создать модель классификации. Обычно для этой ситуации я бы использовал индуктивное логическое программирование (ILP), но из-за особых обстоятельств я не могу этого сделать. Другой способ решения этой проблемы - просто объединить значения, когда у меня есть …

9 data-mining  classification  relational-dbms 

Какие свободно доступные наборы данных я могу использовать для обучения текстового классификатора? Мы пытаемся повысить заинтересованность наших пользователей, порекомендовав для него наиболее связанный контент, поэтому мы подумали, что если мы классифицируем наш контент на основе заранее определенного набора слов, мы можем порекомендовать ему интересный контент, получив его отзыв о случайном …

9 machine-learning  classification  dataset  clustering  text-mining 

Система рекомендаций ведет учет того, какие рекомендации были сделаны конкретному пользователю и принимает ли этот пользователь рекомендацию. Это как user_id item_id result 1 4 1 1 7 -1 5 19 1 5 80 1 где 1 означает, что пользователь принял рекомендацию, а -1 означает, что пользователь не ответил на рекомендацию. …

9 recommender-system 

Я новичок в этом сообществе, и, надеюсь, мой вопрос вполне уместится здесь. В рамках моего курса по анализу данных для студентов я выбрал проект по распознаванию человеческой деятельности с использованием наборов данных смартфона. Что касается меня, то эта тема касается машинного обучения и опорных векторных машин. Я еще не очень …

9 bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining 

Я использовал технику smote для пересчета моего набора данных, и теперь у меня есть сбалансированный набор данных. Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что показатели производительности; точность, напоминание, измерение f1, точность в несбалансированном наборе данных выполняются лучше, чем при сбалансированном наборе данных. Какое измерение я могу использовать, чтобы …

8 performance 

Я пытаюсь обучить модель в кератах и ​​использую ModelCheckpoint, чтобы сохранить лучшую модель в соответствии с отслеживаемой метрикой валидации (в моем случае это индекс Жакара ). В то время как я вижу улучшение модели в тензорной доске, когда я пытаюсь загрузить веса и оценить модель, она не работает вообще. Кроме …

8 keras  convnet 

Каков наилучший способ классификации подходов, разработанных для решения проблемы класса дисбаланса? Эта статья разделяет их на: Предварительная обработка: включает передискретизацию, недостаточную выборку и гибридные методы, Чувствительное к затратам обучение: включает в себя прямые методы и мета-обучение, которые последние делят на пороговые значения и выборку, Методы ансамбля: включает в себя чувствительные …

8 machine-learning  classification  class-imbalance 

Можете ли вы объяснить, что такое конечная точность? Почему конечная точность является проблемой в машинном обучении?

8 machine-learning  terminology  definitions  finite-precision 

У меня есть данные для бокового положения каждого транспортного средства с течением времени и номер полосы, как показано на этих 3 графиках в изображении и данных примера ниже. > 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 …

8 machine-learning  r 

Я хотел бы знать, есть ли у вас хорошие учебные пособия (быстрые и понятные) о тематических моделях и LDA, обучающие интуитивно, как устанавливать некоторые параметры, что они означают и, если возможно, с некоторыми реальными примерами.

8 topic-model  lda 

Как я могу увеличить количество деревьев в scikit узнать «S GradientBoostingRegressor, я получаю более негативные прогнозы, несмотря на то, нет отрицательных значений в моем обучении или тестирования набора. У меня есть около 10 функций, большинство из которых являются двоичными. Вот некоторые параметры, которые я настраивал: количество деревьев / итераций; глубина …

8 machine-learning  python  algorithms  scikit-learn  kaggle 

На моем dell core i7 - 16 ГБ ОЗУ - 4 ГБ 960-метровый ноутбук с графическим процессором я работаю над проектом по классификации изображений КТ легких с использованием 3D CNN. Я использую процессорную версию tenorflow. Изображения подготовлены как размер массива (25,50,50). В моей модели CNN было 2 слоя конвона, два …

7 python  tensorflow  cnn 

Я только начал изучать нейронные сети для глубокого изучения cs231. Я пытаюсь реализовать нейронную сеть в Python. Я смотрю на использование Tensorflow или scikit-learn. Каковы некоторые плюсы и минусы этих библиотек для этого приложения?

7 neural-network  deep-learning  tensorflow 

Поэтому мне было интересно, как, например, лучше всего оптимизировать модель, которую они пытаются построить, когда сталкиваются с проблемами, вызванными большим смещением или высокой дисперсией. Теперь, конечно, вы можете поиграть с параметром регуляризации, чтобы достичь удовлетворительной цели, но мне было интересно, возможно ли это сделать, не полагаясь на регуляризацию. Если b …

7 machine-learning  variance  bias