Scienza dei dati

Domande e risposte per i professionisti della scienza dei dati, gli specialisti di Machine Learning e coloro che sono interessati a saperne di più sul campo

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Convergenza nel metodo k-media di Hartigan-Wong e altri algoritmi
Ho cercato di comprendere i diversi algoritmi di clustering di k-means principalmente implementati nel statspacchetto del Rlinguaggio. Capisco l'algoritmo di Lloyd e l'algoritmo online di MacQueen. Il modo in cui li capisco è il seguente: Algoritmo di Lloyd: Inizialmente vengono scelte le osservazioni casuali "k" che serviranno da centroidi dei …
10 r  clustering  k-means 
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Test software per Data Science in R
Uso spesso Nose, Tox o Unittest quando collaudo il mio codice Python, specialmente quando deve essere integrato con altri moduli o altri pezzi di codice. Tuttavia, ora che mi sono ritrovato a utilizzare R più di Python per la modellazione e lo sviluppo di ML. Mi sono reso conto che …
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Trasformazione dei codificatori automatici
Ho appena letto il documento di Geoff Hinton sulla trasformazione dei codificatori automatici Hinton, Krizhevsky e Wang: Transforming Auto-encoder . In reti neurali artificiali e apprendimento automatico, 2011. e mi piacerebbe davvero giocare con qualcosa del genere. Ma dopo averlo letto non ho potuto ottenere abbastanza dettagli dall'articolo su come …
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Cooperative Reinforcement Learning
Ho già un'implementazione funzionante per un singolo agente che lavora su un problema di prezzi dinamico con l'obiettivo di massimizzare le entrate. Il problema con cui sto lavorando, tuttavia, coinvolge diversi prodotti che si sostituiscono a vicenda, quindi il prezzo dinamico di tutti con studenti indipendenti sembra errato, perché il …
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LSTM o altro pacchetto RNN per R
Ho visto alcuni risultati impressionanti dai modelli LSTM che producevano testi simili a Shakespeare. Mi chiedevo se esiste un pacchetto LSTM per R. Ho cercato su Google per questo, ma ho trovato solo pacchetti per Python e Julia. (forse ci sono alcuni problemi di prestazioni che spiegano perché questi programmi …
10 r  neural-network  rnn 
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Spark, suddividendo in modo ottimale un singolo RDD in due
Ho un set di dati di grandi dimensioni che devo dividere in gruppi in base a parametri specifici. Voglio che il lavoro venga elaborato nel modo più efficiente possibile. Posso immaginare due modi per farlo Opzione 1 : creare una mappa dall'RDD originale e filtrare def customMapper(record): if passesSomeTest(record): return …
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