Ich verwende derzeit XGBoost zur Risikoprognose. Es scheint in der Abteilung für binäre Klassifizierung gute Arbeit zu leisten, aber die Wahrscheinlichkeitsausgaben sind weit davon entfernt, dh eine Änderung des Werts eines Merkmals in einer Beobachtung um einen sehr kleinen Betrag kann die...
Wird die zufällige Gesamtstrukturimplementierung in scikit-learn unter Verwendung der mittleren Genauigkeit als Bewertungsmethode zum Schätzen des Generalisierungsfehlers mit Out-of-Bag-Stichproben verwendet? Dies wird in der Dokumentation nicht erwähnt, aber die score () -Methode gibt die mittlere...
Auf welche Datenbedingungen sollten wir achten, wenn p-Werte möglicherweise nicht die beste Methode zur Bestimmung der statistischen Signifikanz sind? Gibt es bestimmte Problemtypen, die in diese Kategorie
Ich trainiere ein neuronales Faltungsnetzwerk, um Bilder bei Nebelbedingungen zu klassifizieren (3 Klassen). Für jedes der ca. 150.000 Bilder stehen mir jedoch auch vier meteorologische Variablen zur Verfügung, die bei der Vorhersage der Bildklassen hilfreich sein könnten. Ich habe mich gefragt,...
Ich versuche, ein neuronales Netzwerk mit Zeitreihen als Eingabe zu erstellen, um es basierend auf dem Typ jeder Reihe zu trainieren. Ich habe gelesen, dass man mit RNNs die Eingabe in Gruppen aufteilen und jeden Punkt der Zeitreihe in einzelne Neuronen aufteilen und schließlich das Netzwerk...
Ich suche eine Python-Bibliothek, mit der ich die Ähnlichkeit zwischen zwei Wörtern oder Sätzen erkennen kann. Ich werde eine Audio-zu-Text-Konvertierung durchführen, die zu einem englischen Wörterbuch oder einem anderen Wort als einem Wörterbuch führt (dies kann ein Name für eine Person oder eine...
Ich frage mich, in welchen Situationen es vorteilhaft ist, LSTMs zu
Ich habe einen Datensatz mit folgenden Spezifikationen: Trainingsdatensatz mit 193.176 Proben mit 2.821 Positiven Testdatensatz mit 82.887 Proben mit 673 Positiven Es gibt 10 Funktionen. Ich möchte eine binäre Klassifizierung (0 oder 1) durchführen. Das Problem, mit dem ich konfrontiert bin, ist,...
Die Merkmalsextraktion und Merkmalsauswahl verringern im Wesentlichen die Dimensionalität der Daten, aber die Merkmalsextraktion macht die Daten auch trennbarer, wenn ich recht habe. Welche Technik wäre der anderen vorzuziehen und wann? Ich dachte, da die Featureauswahl die ursprünglichen Daten und...
Ich habe folgende CNN: Ich beginne mit einem Eingabebild der Größe 5x5 Dann wende ich die Faltung mit 2x2 Kernel und stride = 1 an, wodurch eine Feature-Map der Größe 4x4 erzeugt wird. Dann wende ich 2x2 Max-Pooling mit Stride = 2 an, wodurch die Feature-Map auf 2x2 verkleinert wird. Dann wende ich...
Ich möchte ein Deep-Learning-Modell auf einem Datensatz trainieren, der ungefähr 3000 Bilder enthält. Da der Datensatz sehr groß ist, möchte ich Google Colab verwenden, da es von der GPU unterstützt wird. Wie lade ich diesen vollständigen Bildordner in mein Notizbuch hoch und verwende...
Gibt es maschinelle Lernbibliotheken für Ruby, die relativ vollständig (einschließlich einer Vielzahl von Algorithmen für überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen), robust getestet und gut dokumentiert sind? Ich mag Pythons Scikit-Learn wegen seiner unglaublichen Dokumentation, aber ein Kunde würde...
Warum ist es manchmal von Vorteil, die Batch-Größe bei der Schulung von Modellen für maschinelles Lernen auf einer Potenz von 2 zu halten? Ich dachte, es wäre am besten, eine Größe zu verwenden, die am besten zu Ihrem GPU-Speicher / RAM passt. Diese Antwort besagt, dass für einige Pakete eine...
Ich arbeite in einem Büro, in dem SQL Server das Rückgrat von allem ist, was wir tun, von der Datenverarbeitung über die Reinigung bis hin zum Mungieren. Mein Kollege hat sich darauf spezialisiert, komplexe Funktionen und gespeicherte Prozeduren zu schreiben, um eingehende Daten methodisch so zu...
Ich würde gerne wissen, wie genau sich mahout benutzerbasierte und artikelbasierte Empfehlungen voneinander unterscheiden. Es definiert das Benutzerbasiert : Empfehlen Sie Artikel, indem Sie nach ähnlichen Benutzern suchen. Dies ist aufgrund der Dynamik der Benutzer oft schwieriger zu skalieren....
Beiträge in Open-Source-Projekten sind in der Regel eine gute Möglichkeit, um sich mit Einsteigern vertraut zu machen und einen neuen Bereich für erfahrene Datenwissenschaftler und Analysten zu erschließen. Welche Projekte tragen Sie bei? Bitte geben Sie eine Einführung + Link auf...
Für neuronale Netze haben wir den universellen Approximationssatz, der besagt, dass neuronale Netze jede stetige Funktion auf einer kompakten Teilmenge von R n approximieren könnenRnRnR^n . Gibt es ein ähnliches Ergebnis für Bäume mit Farbverlauf? Es scheint vernünftig, da Sie weitere Zweige...
Ich schaue mir dieses Tutorial an: https://www.dataquest.io/mission/75/improving-your-submission In Abschnitt 8, in dem die besten Funktionen gefunden werden, wird der folgende Code angezeigt. import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif predictors = ["Pclass",...
Aufgrund verschiedener Flüche der Dimensionalität verschlechtern sich Genauigkeit und Geschwindigkeit vieler gängiger Vorhersagetechniken bei hochdimensionalen Daten. Welche der nützlichsten Techniken / Tricks / Heuristiken helfen dabei, hochdimensionale Daten effektiv zu verarbeiten?...
Ich bin ein Informatiker ohne Hintergrundwissen in Statistik oder fortgeschrittener Mathematik. Ich studiere das Buch Python Machine Learning von Raschka und Mirjalili, aber als ich versuchte, die Mathematik des maschinellen Lernens zu verstehen, war ich nicht in der Lage, das großartige Buch zu...