Scienza dei dati

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Non vedo un pacchetto per fare reti neurali convoluzionali in R. Qualcuno ha implementato questo tipo di algoritmo in R?

8 r convnet software-recommendation

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Esiste un dominio in cui Spiking Neural Networks supera gli altri algoritmi (non spiking)?

Sto leggendo le tecniche di calcolo del serbatoio come Echo State Networks e Liquid State Machines . Entrambi i metodi prevedono l'alimentazione di input a una popolazione di neuroni di spionaggio collegati casualmente (o meno) e un algoritmo di lettura relativamente semplice che produce l'output (ad es. Regressione lineare). I …

8 machine-learning classification neural-network deep-learning svm

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Creazione di una rete neurale per la funzione xor

È risaputo che una rete a 1 strato non è in grado di prevedere la funzione xor, poiché non è separabile linearmente. Ho tentato di creare una rete a 2 livelli, utilizzando la funzione sigmoid logistica e backprop, per prevedere xor. La mia rete ha 2 neuroni (e un bias) …

8 neural-network backpropagation

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Correzione di incoerenze nei dati

Sto cercando di analizzare alcuni dati che ho ma ci sono molte incongruenze nei miei dati. Ho una tabella SQL che sto cercando di analizzare. La tabella è una tabella di università con la seguente struttura: il name:string, city:string, state:string, country:string nome è sempre presente, tuttavia città, provincia e nazione …

8 data-cleaning similarity distance

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Perché Tufte l'ha definita un'anatra prodotta in modo superbo?

Penso di aver capito il concetto di " anatra " di Tufte: un elemento grafico che viene ripreso da forme decorative. Ma non riuscivo a capire perché lo chiamasse un'anatra (una "superbamente prodotta"). Mi è sembrato più funzionale che decorativo. Pensieri?

8 visualization terminology

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In che modo il deep learning aiuta a rilevare più oggetti in una singola immagine?

Diciamo che ci sono due macchine in un'immagine. Come può rilevare queste auto, dato che può rilevare una singola auto in un'immagine?

8 deep-learning convnet object-recognition

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Qual è la differenza tra autovettori a matrice di affinità e autovettori laplaciani grafici nel contesto del clustering spettrale?

Nel clustering spettrale, è pratica standard risolvere il problema degli autovettori Lv=λvLv=λvL v = \lambda v dove è il grafico Laplaciano, è l'autovettore relativo a autovalore .LLLvvvλλ\lambda La mia domanda: perché preoccuparsi di prendere il grafico Laplacian? Non potrei semplicemente risolvere il problema di autovettore per il grafico (matrice di …

8 machine-learning clustering graphs

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Proprietà per la costruzione di una rete neurale Perceptron multistrato utilizzando Keras?

Sto cercando di costruire e addestrare una rete neurale percettrice multistrato che preveda correttamente quale presidente ha vinto in quale contea per la prima volta. Ho le seguenti informazioni per i dati di allenamento. Popolazione totale Età media% Laurea triennale o superiore Tasso di disoccupazione Reddito pro capite Numero totale …

8 neural-network keras

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Apprendimento automatico: input singolo per numero variabile di output

Esiste un algoritmo di apprendimento automatico che associa un singolo input a un elenco di output di lunghezza variabile? In tal caso, esistono implementazioni dell'algoritmo per uso pubblico? In caso contrario, cosa mi consiglia come soluzione alternativa? Nel mio caso, l'input è un singolo scalare e l'output è un elenco …

8 machine-learning

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Pylearn2 vs TensorFlow

Sto per immergermi in un lungo progetto di ricerca NN e volevo una spinta nella direzione di Pylearn2 o TensorFlow? Da dicembre 2015 la comunità ha iniziato a inclinarsi in una direzione o nell'altra? Questo link mi ha dato preoccupazione per essere legato a TenserFlow.

8 machine-learning python neural-network

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Il riconoscimento dell'essere umano nelle immagini attraverso il descrittore HOG e il classificatore SVM ha scarsi risultati

Sto usando un descrittore HOG, associato a un classificatore SVM, per riconoscere gli umani nelle immagini. Sto usando i wrapper Python per OpenCV. Ho usato l'eccellente tutorial su pymagesearch , che spiega cosa fa l'algoritmo e fornisce suggerimenti su come impostare i parametri del metodo detectMultiScale . In particolare, lo …

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Quali algoritmi o metodi possono essere utilizzati per rilevare un valore anomalo da questo set di dati?

Supponiamo che io sono un insieme di dati: Amount of money (100, 50, 150, 200, 35, 60 ,50, 20, 500). Ho cercato su Google il Web alla ricerca di tecniche che possono essere utilizzate per trovare un possibile valore anomalo in questo set di dati, ma sono diventato confuso. La …

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Significato originale di "Intelligence" in "Business Intelligence"

Cosa significa in origine "Intelligence" in "Business Intelligence" ? Significa come usato in " Intelligenza artificiale " o come usato in " Agenzia di intelligence " ? In altre parole, " Business Intelligence " significa: "Agire in modo intelligente e intelligente nel mondo degli affari" o "Raccogliere dati e informazioni …

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Quali dei documenti NIPS 2014 sono più significativi e perché?

Come nuovo arrivato nel settore, trovo affascinanti molti articoli del NIPS 2014 , ma per me è difficile valutare quali rappresentino progressi reali rispetto agli approcci attuali. Quali articoli ritieni siano più significativi e potrebbero avere un impatto maggiore?

8 machine-learning research state-of-the-art

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Come suddividere il treno / test nei sistemi di raccomandazione

Sto lavorando con il set di dati MovieLens10M, prevedendo le valutazioni degli utenti. Se voglio valutare equamente il mio algoritmo, come devo dividere i miei dati di allenamento v. Test? Per impostazione predefinita, credo che i dati siano suddivisi in set di test treno v. In cui 'test' contiene filmati …

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