Scienza dei dati machine-learning

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Cos'è Hellinger Distance e quando usarlo?

Sono interessato a sapere cosa succede realmente in Hellinger Distance (in termini semplici). Inoltre, sono anche interessato a sapere quali sono i tipi di problemi che possiamo usare Hellinger Distance? Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di Hellinger Distance?

19 machine-learning data-mining text-mining distance

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Come eseguire l'ingegnerizzazione di funzionalità su funzionalità sconosciute?

Sto partecipando a una competizione kaggle. Il set di dati ha circa 100 funzionalità e tutte sono sconosciute (in termini di ciò che effettivamente rappresentano). Fondamentalmente sono solo numeri. Le persone stanno eseguendo molta ingegneria di funzionalità su queste funzionalità. Mi chiedo come esattamente si è in grado di eseguire …

19 machine-learning feature-selection feature-extraction feature-engineering kaggle

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Come generare un set di dati sintetico utilizzando il modello di apprendimento automatico appreso con un set di dati originale?

In generale, il modello di apprendimento automatico è basato su set di dati. Vorrei sapere se esiste un modo per generare un set di dati sintetico utilizzando un modello di apprendimento automatico addestrato che preservi le caratteristiche del set di dati originale? [dati originali -> costruisci modello di apprendimento automatico …

19 machine-learning dataset

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Classificazione del testo: combinazione di diversi tipi di funzionalità

Il problema che sto affrontando sta classificando brevi testi in più classi. Il mio approccio attuale è quello di utilizzare le frequenze dei termini ponderate tf-idf e apprendere un semplice classificatore lineare (regressione logistica). Funziona abbastanza bene (circa il 90% di macro F-1 sul set di test, quasi il 100% …

19 machine-learning classification feature-selection logistic-regression information-retrieval

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Quale modello statistico dovrei usare per analizzare la probabilità che un singolo evento abbia influenzato i dati longitudinali

Sto cercando di trovare una formula, un metodo o un modello da utilizzare per analizzare la probabilità che un evento specifico abbia influenzato alcuni dati longitudinali. Sto avendo difficoltà a capire cosa cercare su Google. Ecco uno scenario di esempio: Immagina di possedere un'azienda che ha una media di 100 …

19 machine-learning data-mining statistics

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Perché ReLU viene utilizzato come funzione di attivazione?

Le funzioni di attivazione vengono utilizzate per introdurre non linearità nell'uscita lineare del tipo w * x + bin una rete neurale. Che sono in grado di comprendere intuitivamente per le funzioni di attivazione come sigmoid. Comprendo i vantaggi di ReLU, che sta evitando i neuroni morti durante la backpropagation. …

19 machine-learning neural-network deep-learning activation-function

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Come decidere l'architettura della rete neurale?

Mi chiedevo come dobbiamo decidere quanti nodi nei layer nascosti e quanti layer nascosti mettere quando costruiamo un'architettura di rete neurale. Comprendo che il livello di input e output dipende dal set di formazione che abbiamo ma come possiamo decidere il livello nascosto e l'architettura generale in generale?

19 machine-learning neural-network

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Quali sono i pro e i contro di Keras e TFLearn?

Quali sono i pro e i contro di Keras e TFlearn ? Quando si preferisce una libreria all'altra?

18 machine-learning keras tflearn

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Come gestire le etichette di stringa nella classificazione multi-classe con keras?

Sono alle prime armi con l'apprendimento automatico e le macchine fotografiche e ora sto lavorando a un problema di classificazione delle immagini multi-classe usando le macchine fotografiche. L'input è immagine taggata. Dopo alcune preelaborazioni, i dati di allenamento sono rappresentati nell'elenco Python come: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] "cane", "gatto" …

18 machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding

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Word2Vec vs. Frase2Vec vs. Doc2Vec

Recentemente ho trovato i termini Word2Vec , Sentence2Vec e Doc2Vec e un po 'confuso come io sono nuovo alla semantica vettoriali. Qualcuno può elaborare le differenze in questi metodi in parole semplici. Quali sono i compiti più adatti per ciascun metodo?

18 machine-learning data-mining clustering nlp unsupervised-learning

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Modi per gestire la funzionalità longitudine / latitudine [chiuso]

Chiuso . Questa domanda richiede dettagli o chiarezza . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiungi dettagli e chiarisci il problema modificando questo post . Chiuso 3 anni fa . Sto lavorando a un set di dati di fantasia con 25 funzionalità. Due delle caratteristiche sono la …

18 machine-learning python feature-engineering feature-scaling normalization

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Quando si usa la distanza di Manhattan come opposta alla distanza euclidea?

Sto cercando di cercare una buona argomentazione sul perché si dovrebbe usare la distanza di Manhattan sulla distanza euclidea in Machine Learning. La cosa più vicina che ho trovato ad una buona discussione finora è su questa lezione del MIT . Alle 36:15 puoi vedere nelle diapositive la seguente dichiarazione: …

18 machine-learning classification distance

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Come posso prevedere il traffico in base ai dati delle serie storiche precedenti?

Se ho un negozio al dettaglio e ho un modo per misurare quante persone entrano nel mio negozio ogni minuto, e il timestamp di tali dati, come posso prevedere il traffico pedonale futuro? Ho esaminato gli algoritmi di machine learning, ma non sono sicuro di quale utilizzare. Nei miei dati …

18 machine-learning time-series

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minimi locali vs punti di sella nell'apprendimento profondo

Ho sentito Andrew Ng (in un video che purtroppo non riesco più a trovare) parlare di come la comprensione dei minimi locali nei problemi di apprendimento profondo è cambiata nel senso che ora sono considerati meno problematici perché in spazi ad alta dimensione (incontrati in deep learning) è più probabile …

18 machine-learning deep-learning optimization convergence

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Derivato del ruolo della funzione sigmoidea nelle reti neurali

Cerco di capire il ruolo della derivata della funzione sigmoidea nelle reti neurali. Per prima cosa ho tracciato la funzione sigmoide e la derivata di tutti i punti dalla definizione usando Python. Qual è esattamente il ruolo di questo derivato? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): …

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