Наука о данных

Я читал обзор высокого уровня об AlphaGo от Google ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ), и я столкнулся с условиями "политика" сеть "и" сеть ценностей ". На высоком уровне я понимаю, что сеть политик используется для предложения шагов, а сеть ценностей используется для «уменьшения глубины дерева поиска [и оценки] победителя в каждой позиции …

25 machine-learning  reinforcement-learning 

Я собираюсь использовать реализацию word2vec от Google для создания системы распознавания именованных сущностей. Я слышал, что рекурсивные нейронные сети с обратным распространением через структуру хорошо подходят для задач распознавания именованных сущностей, но я не смог найти достойную реализацию или подходящее руководство для этого типа модели. Поскольку я работаю с нетипичным …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

Проблема касается построения деревьев решений. Согласно Википедии « коэффициент Джини » не следует путать с « примесью Джини ». Однако обе меры можно использовать при построении дерева решений - они могут поддержать наш выбор при разделении набора элементов. 1) «примесь Джини» - это стандартная метрика разбиения дерева решений (см. Ссылку …

25 data-mining 

Я не был ясен в паре концепций: XGBoost превращает слабых учеников в сильных учеников. В чем преимущество этого? Объединить много слабых учеников вместо одного дерева? Random Forest использует различные образцы из дерева для создания дерева. В чем преимущество этого метода вместо использования единственного дерева?

25 machine-learning  data-mining  random-forest  decision-trees  xgboost 

Поскольку существует множество инструментов, доступных для задач по науке о данных, и неудобно устанавливать все и создавать идеальную систему. Существует ли образ Linux / Mac OS с установленными и доступными для немедленного использования людьми Python, R и другими открытыми инструментами для анализа данных? Идеально подойдет Ubuntu или легковесная ОС с …

24 python  r  tools 

Способ обучения Логистической регрессии - использование стохастического градиентного спуска, к которому Scikit-Learn предлагает интерфейс. То , что я хотел бы сделать , это принять scikit-Learn - х SGDClassifier и он забьет такой же , как логистическая регрессия здесь . Тем не менее, мне не хватает некоторых улучшений машинного обучения, так …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

Я читал вокруг о случайных лесах, но я не могу найти окончательного ответа о проблеме переоснащения. Согласно оригинальной статье Бреймана, они не должны переодеваться при увеличении количества деревьев в лесу, но, похоже, по этому поводу нет единого мнения. Это создает мне некоторую путаницу по этому вопросу. Может быть, кто-то более …

24 machine-learning  random-forest 

Я ищу онлайн-консоль для языка R. Как будто я пишу код, и сервер должен выполнить и предоставить мне вывод. Похоже на сайт Datacamp.

24 r  statistics 

Я надеюсь, что вы можете мне помочь, так как у меня есть несколько вопросов на эту тему. Я новичок в области глубокого обучения, и хотя я сделал несколько уроков, я не могу связать или отличить понятия друг от друга.

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

Каковы лучшие практики для сохранения, хранения и обмена моделями машинного обучения? В Python мы обычно храним двоичное представление модели, используя pickle или joblib. Модели, в моем случае, могут быть размером ~ 100Mo. Кроме того, joblib может сохранять одну модель в нескольких файлах, если вы не укажете compress=1( /programming/33497314/sklearn-dumping-model-using-joblib-dumps-multiple-files-which-one-is-the- кор ). …

24 python  databases  binary 

Я изучаю матричную факторизацию для рекомендательных систем и вижу, что этот термин latent featuresвстречается слишком часто, но я не могу понять, что он означает. Я знаю, что такое функция, но я не понимаю идею скрытых функций. Не могли бы вы объяснить это? Или, по крайней мере, указать мне бумагу / …

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Обычная техника после обучения, проверки и тестирования предпочтительной модели машинного обучения заключается в использовании полного набора данных, включая подмножество тестирования, для обучения окончательной модели для ее развертывания , например, в продукте. Мой вопрос: всегда ли это лучше? Что, если производительность действительно ухудшается? Например, давайте предположим случай, когда модель получает около …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy 

В чем разница между градиентным спуском и стохастическим градиентным спуском? Я не очень знаком с ними, можете ли вы описать разницу с помощью короткого примера?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Я не знаю, является ли это правильным местом для того, чтобы задать этот вопрос, …

23 machine-learning  bigdata  dataset 

Каковы некоторые преимущества столбчатых хранилищ данных, которые делают их более подходящими для анализа данных и аналитики?

23 databases  tools