Data Science

Ich habe kürzlich Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation von Jonathan Long, Evan Shelhamer und Trevor Darrell gelesen. Ich verstehe nicht, was "Dekonvolutionsschichten" tun / wie sie funktionieren. Der relevante Teil ist 3.3. Upsampling ist eine rückwärts gerichtete Faltung Eine...

Eines der häufigsten Probleme in der Datenwissenschaft ist das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen in einem irgendwie bereinigten (halbstrukturierten) Format und das Kombinieren von Metriken aus verschiedenen Quellen, um eine Analyse auf höherer Ebene durchzuführen. Betrachtet man die...

Mein Datensatz enthält eine Reihe numerischer und eine kategoriale Attribute. Sagen Sie NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, wo CategoricalAttrnimmt einen von drei möglichen Werten: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2oder CategoricalAttrValue3. Ich verwende die...

Ich weiß, dass es in Keras eine Möglichkeit gibt, das class_weightsParameterwörterbuch anzupassen, aber ich konnte kein Beispiel finden. Würde jemand so freundlich sein, einen zur Verfügung zu stellen? Übrigens ist es in diesem Fall die angemessene Praxis, die Minderheitenklasse proportional zu...

Ich verwende neuronale Netze, um verschiedene Probleme des maschinellen Lernens zu lösen. Ich benutze Python und Pybrain, aber diese Bibliothek ist fast eingestellt. Gibt es andere gute Alternativen in

In Bezug auf die Stanford-Kursnotizen zu Faltungs-Neuronalen Netzen für die visuelle Erkennung heißt es in einem Absatz: "Leider können ReLU-Einheiten während des Trainings zerbrechlich sein und" sterben ". Beispielsweise kann ein großer Gradient, der durch ein ReLU-Neuron fließt, dazu führen, dass...

In der MNIST für ML-Anfänger definieren sie Kreuzentropie als Hy′( y) : = - ∑ichy′ichLog( yich)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) i y ' iyichyiy_i ist der vorhergesagte Wahrscheinlichkeitswert für die Klasse und ist die wahre Wahrscheinlichkeit für diese...

Ich bin ein Neuling in der Datenwissenschaft und verstehe den Unterschied zwischen fitund fit_transformMethoden beim Scikit-Lernen nicht. Kann jemand einfach erklären, warum wir möglicherweise Daten transformieren müssen? Was bedeutet es, das Modell an die Trainingsdaten anzupassen und in Testdaten...

Ich probiere eine Klassifizierungseinstellung für mehrere Klassen mit 3 Klassen aus. Die Klassenverteilung ist verzerrt, wobei die meisten Daten in eine der drei Klassen fallen. (Klassenbeschriftungen sind 1,2,3, wobei 67,28% der Daten in Klassenbeschriftung 1 fallen, 11,99% in Klasse 2 und in...

Ich fange gerade an, eine Anwendung für maschinelles Lernen für akademische Zwecke zu entwickeln. Ich benutze gerade R und trainiere mich darin. An vielen Orten habe ich jedoch Leute gesehen, die Python verwendet haben . Was nutzen die Menschen in Wissenschaft und Industrie und wie lautet die...

Ich erstelle seit einiger Zeit Modelle mit kategorialen Daten. In dieser Situation verwende ich standardmäßig die LabelEncoder-Funktion von scikit-learn, um diese Daten vor dem Erstellen eines Modells zu transformieren. Ich verstehe den Unterschied zwischen OHE, LabelEncoderund DictVectorizorin...

Der Hauptunterschied zwischen einer GRU und einem LSTM besteht darin, dass eine GRU zwei Gatter hat ( Reset- und Update- Gatter), während eine LSTM drei Gatter hat (nämlich Eingabe- , Ausgabe- und Vergessen- Gatter). Warum setzen wir GRU ein, wenn wir über das LSTM-Modell eine deutlich bessere...

Viele Menschen verwenden den Begriff Big Data eher kommerziell , um darauf hinzuweisen, dass große Datenmengen in die Berechnung einbezogen sind und daher potenzielle Lösungen eine gute Leistung aufweisen müssen. Natürlich sind Big Data immer mit Begriffen wie Skalierbarkeit und Effizienz...

Ich arbeite derzeit an der Implementierung von Stochastic Gradient Descent SGDfür neuronale Netze unter Verwendung von Backpropagation, und obwohl ich den Zweck verstehe, habe ich einige Fragen zur Auswahl von Werten für die Lernrate. Bezieht sich die Lernrate auf die Form des Fehlergradienten, da...

Wenn man eine Arbeit schreibt / eine Präsentation über ein Thema macht, das sich mit neuronalen Netzwerken befasst, visualisiert man normalerweise die Netzwerkarchitektur. Was sind gute / einfache Möglichkeiten, um gängige Architekturen automatisch zu

Ich habe mein Modell gebaut. Jetzt möchte ich das Netzwerkarchitekturdiagramm für meine Forschungsarbeit zeichnen. Beispiel ist unten gezeigt:

Ich versuche, SVR mit Scikit Learn (Python) auf einem Trainingsdatensatz mit 595605 Zeilen und 5 Spalten (Features) und einem Testdatensatz mit 397070 Zeilen auszuführen. Die Daten wurden vorverarbeitet und reguliert. Ich kann die Testbeispiele erfolgreich ausführen. Wenn ich jedoch meinen...

Ich fange gerade erst mit maschinellem Lernen an und beschäftige mich bisher mit linearer Regression über eine Variable. Ich habe gelernt, dass es eine Hypothese gibt: hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Um gute Werte für die Parameter herauszufinden und wir den Unterschied...

Ich benutze schon seit einiger Zeit Pandas. Aber ich verstehe nicht, was der Unterschied zwischen isna()und isnull()bei Pandas ist. Und, was noch wichtiger ist, welche, um fehlende Werte im Datenrahmen zu identifizieren. Worin besteht der grundlegende Unterschied, wie ein Wert entweder als naoder...

Ich benutze SQL seit 1996, daher bin ich möglicherweise voreingenommen. Ich habe MySQL und SQLite 3 ausgiebig verwendet, aber auch Microsoft SQL Server und Oracle. Die überwiegende Mehrheit der Operationen, die ich mit Pandas durchgeführt habe, ist mit SQL einfacher durchzuführen. Dazu gehört das...