t-SNE reduziert wie in [1] schrittweise die Kullback-Leibler (KL) -Divergenz, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Die Entwickler von t-SNE schlagen vor, die KL-Divergenz als Leistungskriterium für die Visualisierungen zu verwenden: Sie können die von t-SNE gemeldeten
Ich möchte die Bytes von einem Disk-Image zeichnen, um ein Muster in ihnen zu verstehen. Dies ist hauptsächlich eine akademische Aufgabe, da ich fast sicher bin, dass dieses Muster von einem Festplattentestprogramm erstellt wurde, aber ich würde es trotzdem gerne rückentwickeln. Ich weiß bereits,...
Ich habe das NER-System unter Verwendung des CRF-Algorithmus mit meinen handgefertigten Funktionen implementiert, die ziemlich gute Ergebnisse lieferten. Die Sache ist, dass ich viele verschiedene Funktionen verwendet habe, einschließlich POS-Tags und Lemmas. Jetzt möchte ich das gleiche NER für...
Ich versuche, einen Satz von Gleichungen zu lösen, der 40 unabhängige Variablen (x1, ..., x40) und eine abhängige Variable (y) enthält. Die Gesamtzahl der Gleichungen (Anzahl der Zeilen) beträgt ~ 300, und ich möchte nach dem Satz von 40 Koeffizienten suchen, der den gesamten quadratischen...
Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel für eine hypothetische Online-Clustering-Anwendung zeigen: Zum Zeitpunkt n sind die Punkte 1,2,3,4 dem blauen Cluster A und die Punkte b, 5,6,7 dem roten Cluster B zugeordnet. Zum Zeitpunkt n + 1 wird ein neuer Punkt a eingeführt, der dem blauen Cluster A...
Ich schaue auf Pybrain, um Server-Monitor-Alarme zu nehmen und die Grundursache eines Problems zu ermitteln. Ich bin zufrieden mit dem Training mit überwachtem Lernen und dem Kuratieren der Trainingsdatensätze. Die Daten sind ungefähr so strukturiert: Servertyp A # 1 Alarmtyp 1 Alarmtyp 2...
Ich bin ein praktischer Forscher und teste gerne praktikable Lösungen, daher neige ich dazu, viele Experimente durchzuführen. Wenn ich beispielsweise eine Ähnlichkeitsbewertung zwischen Dokumenten berechne, möchte ich möglicherweise viele Maßnahmen ausprobieren. Tatsächlich muss ich für jede...
Kann jemand erklären, wie feldbewusste Faktorisierungsmaschinen (FFM) mit Standardfaktorisierungsmaschinen (FM) verglichen werden? Standard: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Field Aware":
Gemeinsame Modellvalidierungsstatistiken wie der Kolmogorov-Smirnov-Test (KS), der AUROC- und der Gini-Koeffizient hängen alle funktional zusammen. Meine Frage hat jedoch damit zu tun, zu beweisen, wie diese alle zusammenhängen. Ich bin gespannt, ob mir jemand helfen kann, diese Beziehungen zu...
Hallo, dies ist meine erste Frage im Data Science-Stack. Ich möchte einen Algorithmus für die Textklassifizierung erstellen. Angenommen, ich habe eine große Menge an Text und Artikeln. Sagen wir etwa 5000 einfache Texte. Ich benutze zuerst eine einfache Funktion, um die Häufigkeit aller vier und...
Ich möchte eine Prognose für das Ergebnis der Parlamentswahlen abgeben. Meine Ausgabe ist der Prozentsatz, den jede Partei erhält. Es gibt mehr als zwei Parteien, daher ist eine logistische Regression keine praktikable Option. Ich könnte für jede Partei eine eigene Regression vornehmen, aber in...
Ich verwende derzeit SVM und skaliere meine Trainingsfunktionen auf den Bereich von [0,1]. Ich passe zuerst mein Trainingsset an / transformiere es und wende dann dieselbe Transformation auf mein Testset an. Zum Beispiel: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler =...
Google Trends gibt wöchentliche Daten zurück, daher muss ich einen Weg finden, diese mit meinen täglichen / monatlichen Daten zusammenzuführen. Was ich bisher getan habe, ist, jede Serie in tägliche Daten aufzuteilen, zum Beispiel: von: 2013-03-03 - 2013-03-09 37 zu: 2013-03-03 37 2013-03-04 37...
Was passiert, wenn wir eine grundlegende Support-Vektor-Maschine (linearer Kernel und kein Soft-Margin) auf nicht linear trennbaren Daten trainieren? Das Optimierungsproblem ist nicht realisierbar. Was gibt der Minimierungsalgorithmus
Wie ändert das Variieren des Regularisierungsparameters in einer SVM die Entscheidungsgrenze für einen nicht trennbaren Datensatz? Eine visuelle Antwort und / oder ein Kommentar zu den einschränkenden Verhaltensweisen (für große und kleine Regularisierung) wäre sehr
Ich habe kürzlich ein neues R-Paket für die Verbindung mit der LinkedIn-API entdeckt. Leider scheint die LinkedIn-API zunächst ziemlich begrenzt zu sein. Beispielsweise können Sie nur Basisdaten zu Unternehmen abrufen, die von Daten zu Personen getrennt sind. Ich möchte Daten zu allen Mitarbeitern...
Ich verwende Ipython Notebook, um mit Pyspark-Anwendungen zu arbeiten. Ich habe eine CSV-Datei mit vielen kategorialen Spalten, um festzustellen, ob das Einkommen unter oder über dem Bereich von 50.000 liegt. Ich möchte einen Klassifizierungsalgorithmus durchführen, der alle Eingaben verwendet, um...
Ich möchte eine Überanpassung in zufälligen Wäldern vermeiden. In diesem Zusammenhang beabsichtige ich, mtry, nodeize und maxnodes usw. zu verwenden. Können Sie mir bitte bei der Auswahl der Werte für diese Parameter helfen? Ich benutze R. Wenn möglich, teilen Sie mir bitte auch mit, wie ich die...
Ich arbeite daran, eine Reihe von VMs einzurichten, um mit Spark zu experimentieren, bevor ich Geld für den Aufbau eines Clusters mit Hardware ausgeben kann. Kurzer Hinweis: Ich bin ein Akademiker mit einem Hintergrund im angewandten maschinellen Lernen und arbeite ein bisschen in der...
Ich habe einen Datensatz, der ein binäres Klassenattribut hat. Es gibt 623 Fälle mit Klasse +1 (krebspositiv) und 101.671 Fälle mit Klasse -1 (krebsnegativ). Ich habe verschiedene Algorithmen ausprobiert (Naive Bayes, Random Forest, AODE, C4.5) und alle haben inakzeptable falsch negative...