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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Set di dati classici di analisi di rete
Esistono diversi set di dati classici per le attività di classificazione / regressione di apprendimento automatico. I più popolari sono: Set di dati di fiori di iris ; Set di dati Titanic ; Automobili di tendenza del motore ; eccetera. Ma qualcuno conosce set di dati simili per l'analisi di …
10 dataset  graphs 
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Debug di reti neurali
Ho creato una rete neurale artificiale in Python usando la funzione di ottimizzazione scipy.optimize.minimize (gradiente coniugato). Ho implementato il controllo del gradiente, ricontrollato tutto ecc. E sono abbastanza sicuro che funzioni correttamente. L'ho eseguito un paio di volte e raggiunge "Ottimizzazione terminata correttamente", tuttavia quando aumento il numero di livelli …
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Clustering dei dati dei clienti archiviati in ElasticSearch
Ho un sacco di profili dei clienti memorizzati in un cluster di elasticsearch . Questi profili sono ora utilizzati per la creazione di gruppi target per i nostri abbonamenti e-mail. I gruppi target ora vengono formati manualmente utilizzando le funzionalità di ricerca sfaccettata di elasticsearch (come ottenere tutti i clienti …
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Come eseguire il debug dell'analisi dei dati?
Mi sono imbattuto nel seguente problema, che riconosco è piuttosto tipico. Ho alcuni dati di grandi dimensioni, diciamo, alcuni milioni di righe. Eseguo alcune analisi non banali su di esso, ad esempio una query SQL composta da diverse sottoquery. Ottengo alcuni risultati, affermando, ad esempio, che la proprietà X sta …
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Qual è il metodo più efficiente per l'ottimizzazione dell'iperparametro in scikit-learn?
Una panoramica del processo di ottimizzazione dell'iperparametro in scikit-learn è qui . La ricerca esaustiva della griglia troverà il set ottimale di iperparametri per un modello. Il rovescio della medaglia è che la ricerca esaustiva della griglia è lenta. La ricerca casuale è più veloce della ricerca sulla griglia ma …
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Max_depth in scikit è l'equivalente della potatura negli alberi delle decisioni?
Stavo analizzando il classificatore creato usando un albero decisionale. C'è un parametro di ottimizzazione chiamato max_depth nell'albero decisionale di scikit. Questo equivalente di potatura è un albero decisionale? In caso contrario, come potrei potare un albero decisionale usando scikit? dt_ap = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=13) boosted_dt = AdaBoostClassifier(dt_ap, random_state=1) boosted_dt.fit(X_train, Y_train)
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La normalizzazione batch ha senso per una funzione di attivazione ReLU?
La normalizzazione in lotti è descritta in questo documento come una normalizzazione dell'input in una funzione di attivazione con variabili di scala e spostamentoγγ\gamma e ββ\beta. Questo documento descrive principalmente l'uso della funzione di attivazione sigmoid, che ha senso. Tuttavia, mi sembra che alimentare un input dalla distribuzione normalizzata prodotta …
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Relazione tra convoluzione in matematica e CNN
Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?
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