Scienza dei dati

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Perché il tasso di apprendimento sta facendo salire alle stelle i pesi della mia rete neurale?

Sto usando tensorflow per scrivere semplici reti neurali per un po 'di ricerca e ho avuto molti problemi con i pesi' nan 'durante l'allenamento. Ho provato molte soluzioni diverse come cambiare l'ottimizzatore, cambiare la perdita, la dimensione dei dati, ecc. Ma senza alcun risultato. Infine, ho notato che un cambiamento …

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Caratteristiche dei vettori di parole in word2vec

Sto cercando di fare un'analisi del sentiment. Per convertire le parole in vettori di parole sto usando il modello word2vec. Supponiamo che io abbia tutte le frasi in un elenco chiamato "frasi" e le sto passando a word2vec come segue: model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, window=5, sample=1e-3) Dato …

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Come affrontare la competizione num.ai con predittori numerici in scala anonima?

Numer.ai è in circolazione da un po 'di tempo e sembrano esserci solo pochi post o altre discussioni al riguardo sul web. Il sistema è cambiato di volta in volta e la configurazione oggi è la seguente: treno (N = 96K) e test (N = 33K) dati con 21 caratteristiche …

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Scelta del metodo di regolarizzazione nelle reti neurali

Durante l'addestramento delle reti neurali, ci sono almeno 4 modi per regolarizzare la rete: L1 regolarizzazione Regolarizzazione L2 Buttare fuori Normalizzazione in lotti oltre ovviamente ad altre cose come la condivisione del peso e la riduzione del numero di connessioni, che potrebbe non essere regolarizzazione nel senso più stretto. Ma …

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l'importanza delle caratteristiche tramite foresta casuale e regressione lineare sono diverse

Lasso applicato per classificare le caratteristiche e ottenere i seguenti risultati: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Si noti che il set di dati ha 3 etichette. La classifica delle caratteristiche per le diverse etichette è la stessa. Quindi ha applicato la foresta …

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Quali eventuali algoritmi di apprendimento automatico sono accettati come un buon compromesso tra spiegabilità e previsione?

Testi di machine learning che descrivono algoritmi come macchine per incrementare il gradiente o reti neurali spesso commentano che questi modelli sono bravi nella previsione, ma questo ha un prezzo di perdita di spiegabilità o interpretabilità. Al contrario, gli alberi delle singole decisioni e i modelli di regressione classica sono …

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Quale motore di raccomandazione per una situazione in cui gli utenti possono vedere solo una frazione di tutti gli articoli?

Voglio aggiungere una funzione di raccomandazione a un sistema di gestione dei documenti . È un server su cui è archiviata la maggior parte dei documenti dell'azienda. I dipendenti navigano nell'interfaccia Web e fanno clic per scaricare (o leggere online) i documenti che desiderano. Ogni dipendente ha accesso solo a …

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Set di dati di benchmark per il filtro collaborativo

Vorrei testare un nuovo algoritmo per il filtro collaborativo . Un caso d'uso tipico è di raccomandare i film in base alle preferenze degli utenti simili all'utente specifico. Quali sono alcuni set di dati di riferimento comuni che i ricercatori utilizzano spesso per testare i loro algoritmi? So che all'interno …

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Qual è la relazione tra un SVM e la perdita della cerniera?

Io e il mio collega stiamo cercando di avvolgere la nostra testa attorno alla differenza tra regressione logistica e SVM. Chiaramente stanno ottimizzando diverse funzioni oggettive. Un SVM è semplice come dire che è un classificatore discriminante che ottimizza semplicemente la perdita della cerniera? O è più complesso di così? …

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Esporta pesi (formula) da Random Forest Regressor in Scikit-Learn

Ho addestrato un modello di previsione con Scikit Learn in Python (Random Forest Regressor) e voglio estrarre in qualche modo i pesi di ogni funzione per creare uno strumento eccellente per la previsione manuale. L'unica cosa che ho trovato è il model.feature_importances_ma non aiuta. C'è un modo per raggiungerlo? def …

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Ci sono studi che esaminano l'abbandono rispetto ad altre regolarizzazioni?

Sono stati pubblicati articoli che mostrano differenze nei metodi di regolarizzazione delle reti neurali, preferibilmente su domini diversi (o almeno set di dati diversi)? Lo sto chiedendo perché al momento ho la sensazione che la maggior parte delle persone sembri usare solo il dropout per la regolarizzazione nella visione artificiale. …

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Come modellare il comportamento di acquisto dell'utente su Amazon?

Per il nostro progetto del corso finale in Data Science, abbiamo proposto quanto segue- Dai il set di dati di Amazon Reviews , prevediamo di elaborare un algoritmo (basato approssimativamente sul PageRank personalizzato) che determina una posizione strategica per la pubblicazione di annunci su Amazon. Ad esempio, ci sono milioni …

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Libreria Python in grado di calcolare la matrice di confusione per la classificazione multi-etichetta

Sto cercando una libreria Python in grado di calcolare la matrice di confusione per la classificazione multi-etichetta . FYI: scikit-learn non supporta multi-etichetta per matrice di confusione) Qual è la differenza tra Multiclass e Multilabel Problem

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Esercitazione sull'analisi del sentimento

Sto cercando di comprendere l'analisi del sentimento e come applicarla usando qualsiasi linguaggio (R, Python ecc.). Vorrei sapere se esiste un buon posto su Internet per tutorial che posso seguire. Ho cercato su Google, ma non ero molto soddisfatto perché non erano tutorial ma più teoria. Voglio teoria ed esempi …

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Regressione lineare multivariata in Python

Sto cercando un pacchetto Python che implementa la regressione lineare multivariata. (Nota terminologica: la regressione multivariata si occupa del caso in cui ci sono più di una variabile dipendente mentre la regressione multipla si occupa del caso in cui esiste una variabile dipendente ma più di una variabile indipendente.)

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