Data Science

Angenommen, ich habe Klassifizierer C_1 ... C_n, die in dem Sinne disjunkt sind, dass keine zwei bei derselben Eingabe true zurückgeben (z. B. die Knoten in einem Entscheidungsbaum). Ich möchte einen neuen Klassifikator erstellen, der die Vereinigung einer Teilmenge von diesen darstellt (z. B....

Ich bin ein Anfänger im maschinellen Lernen und stehe vor einer Situation. Ich arbeite an einem Real Time Bidding-Problem mit dem IPinYou-Dataset und versuche, eine Klickvorhersage zu erstellen. Die Sache ist, wie Sie vielleicht wissen, dass der Datensatz sehr unausgeglichen ist: Rund 1300 negative...

In welchen Fällen ist es besser, einen Entscheidungsbaum und in anderen Fällen einen KNN zu verwenden? Warum in bestimmten Fällen einen von ihnen verwenden? Und der andere in verschiedenen Fällen? (Betrachtet man die Funktionalität, nicht den Algorithmus) Hat jemand Erklärungen oder Hinweise...

Ich habe gelesen, dass HMMs, Partikelfilter und Kalman-Filter Spezialfälle von dynamischen Bayes-Netzwerken sind. Ich kenne jedoch nur HMMs und sehe keinen Unterschied zu dynamischen Bayes-Netzwerken. Könnte jemand bitte erklären? Es wäre schön, wenn Ihre Antwort ähnlich wie die folgende aussehen...

Soweit ich weiß, müssen drei Dinge im Datensatz enthalten sein, um das Erlernen von Ranglistenmodellen zu trainieren: Label oder Relevanz Gruppen- oder Abfrage-ID Merkmalsvektor Beispielsweise verwendet das Microsoft Learning to Rank-Dataset dieses Format (Bezeichnung, Gruppen-ID und Funktionen). 1...

Ich möchte einen Wert vorhersagen und ich versuche, eine Vorhersage zu erhalten, bei der so niedrig wie möglich ist, aber immer noch größer als . Mit anderen Worten: Y ( x ) , Y ( x ) Kosten { Y ( x ) ≳ Y ( x ) } > > Kosten { Y ( x ) ≳ Y ( x ) }Y.( x )Y.(x)Y(x)Y.^( x )Y.^(x)\hat Y(x)Y.( x...

https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html Zum Beispiel, wenn wir doc2vec mit trainiert haben "aaaaaAAAAAaaaaaa" - "Label 1" "BbbbbbBBBBbbbbb" - "label 2" Können wir mit Doc2vec auf „aaaaAAAAaaaaAA“ als Label 1 schließen? Ich weiß, dass Doc2vec Wortvektoren und Beschriftungsvektoren...

Ich suche nach vorab trainierten Gewichten für bereits trainierte Modelle wie Google News-Daten usw. Es fiel mir schwer, ein neues Modell mit einer ausreichenden Datenmenge (10 GB usw.) für mich selbst zu trainieren. Ich möchte also vom Transferlernen profitieren, bei dem ich vorab trainierte...

Ich verwende die Gensim Library in Python, um das word2vector-Modell zu verwenden und zu trainieren. Kürzlich habe ich versucht, meine Modellgewichte mit einem vorab trainierten word2vec-Modell zu initialisieren, z. B. mit einem vorab trainierten Modell von GoogleNewDataset. Ich habe ein paar...

Ich lese eine Präsentation und empfehle, keine Kodierung wegzulassen, aber mit einer heißen Kodierung ist es in Ordnung. Ich dachte, sie wären beide gleich. Kann jemand beschreiben, was die Unterschiede zwischen ihnen

Das Modell der linearen Regression ist in seinen Parametern linear. Was bedeutet das

Ich habe Textdokumente, die hauptsächlich Listen von Gegenständen enthalten. Jedes Objekt ist eine Gruppe von mehreren Token verschiedener Typen: Vorname, Nachname, Geburtsdatum, Telefonnummer, Stadt, Beruf usw. Ein Token ist eine Gruppe von Wörtern. Artikel können in mehreren Zeilen liegen....

Wenn ich Keras auffordere, eine Vorhersage mit einem angepassten Modell auf einen neuen Datensatz ohne solche Bezeichnung anzuwenden: model1.predict_classes(X_test) es funktioniert gut. Aber wenn ich versuche, nur eine Zeile vorherzusagen, schlägt dies fehl: model1.predict_classes(X_test[10])...

Ich habe eine kleine Unterfrage zu dieser Frage . Ich verstehe, dass bei der Rückübertragung durch eine Max-Pooling-Schicht der Gradient so zurückgeleitet wird, dass das Neuron in der vorherigen Schicht, das als Max ausgewählt wurde, den gesamten Gradienten erhält. Was ich nicht 100% sicher bin,...

Ich verwende den Random Forest Classifier von scikit-learn und möchte die Wichtigkeit von Features wie in diesem Beispiel darstellen . Mein Ergebnis ist jedoch völlig anders, in dem Sinne, dass die Standardabweichung der Merkmalsbedeutung fast immer größer ist als die Merkmalsbedeutung selbst...

Die Idee, Filter anzuwenden, um so etwas wie Kanten zu identifizieren, ist eine ziemlich coole Idee. Beispielsweise können Sie ein Bild von einer 7 aufnehmen. Mit einigen Filtern können Sie transformierte Bilder erhalten, die unterschiedliche Eigenschaften des Originalbilds betonen. Die...

In Wikipedia und deeplearning4j heißt es, dass Deep-Learning-NN (DLNN) NN sind, die> 1 verborgene Schicht haben. Diese Art von NN war für mich an der Universität Standard, während DLNN derzeit sehr hochgespielt sind. War schon da, hab das gemacht - was ist die große Sache? Ich habe auch gehört,...

Ich habe einen Datenrahmen, der unter anderem eine Spalte mit der Anzahl der Millisekunden enthält, die seit 1970-1-1 vergangen sind. Ich muss diese Spalte mit Ints in Zeitstempeldaten konvertieren, damit ich sie schließlich in eine Spalte mit Datums- und Uhrzeitdaten konvertieren kann, indem ich...

Mode Analytics hat eine nette Heatmap-Funktion ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Es ist jedoch nicht förderlich, Karten zu vergleichen (nur eine pro Bericht). Sie ermöglichen es, Daten einfach in ein Python-Notizbuch zu ziehen. Und dann kann jedes Bild in Python...

Wenn ich einen Trainingsdatensatz habe und einen Naive Bayes-Klassifikator darauf trainiere und einen Attributwert mit der Wahrscheinlichkeit Null habe. Wie gehe ich damit um, wenn ich später die Klassifizierung für neue Daten vorhersagen möchte? Das Problem ist, wenn es eine Null in der Berechnung...