Kürzlich hat Google interessante tiefe Träume veröffentlicht. Sehen Sie neben der Kunstgeneration wie http://deepdreamgenerator.com/ mögliche Anwendungen von Deep Dream in Computer Vision oder maschinellem
Ich schaue mir an, wie man Dropout in einem tiefen neuronalen Netzwerk implementiert, und fand etwas, das nicht intuitiv ist. In der Vorwärtsphase fallen Dropout-Maskenaktivierungen mit einem zufälligen Tensor von 1s und 0s an, um das Netz zu zwingen, den Durchschnitt der Gewichte zu lernen. Dies...
Ich habe ein Klassenungleichgewicht im Verhältnis 1:15, dh eine sehr niedrige Ereignisrate. Um die Abstimmungsparameter von GBM in Scikit Learn auszuwählen, möchte ich Kappa anstelle der F1-Punktzahl verwenden. Mein Verständnis ist, dass Kappa eine bessere Metrik als die F1-Punktzahl für das...
Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen mit mehreren Werten für eine bestimmte Spalte: categories 0 - ["A", "B"] 1 - ["B", "C", "D"] 2 - ["B", "D"] Wie können wir so einen Tisch bekommen? "A" "B" "C" "D" 0 - 1 1 0 0 1 - 0 1 1 1 2 - 0 1 0 1 Hinweis: Ich benötige nicht unbedingt einen neuen...
Mein Datensatz besteht aus Vektorsequenzen. Jeder Vektor hat 50 reelle Dimensionen. Die Anzahl der Vektoren in einer Sequenz reicht von 3-5 bis 10-15. Mit anderen Worten ist die Länge einer Sequenz nicht festgelegt. Einige der Sequenzen (keine Vektoren!) Sind mit einem Klassenlabel versehen. Meine...
Beim Speichern auf der Festplatte mit cPickle: /programming/20662023/save-python-random-forest-model-to-file beträgt meine zufällige Gesamtstruktur 6,57 GB. with open('rforest.cpickle', 'wb') as f: cPickle.dump(rforest, f) Ich möchte die Gesamtstruktur selbst verwenden, um Vorhersagen über eine auf...
Ich versuche, die Stimmungsanalyse zu verstehen und sie in einer beliebigen Sprache (R, Python usw.) anzuwenden. Ich würde gerne wissen, ob es im Internet einen guten Platz für ein Tutorial gibt, dem ich folgen kann. Ich habe gegoogelt, aber ich war nicht sehr zufrieden, weil es sich nicht um...
Ich suche nach einem Python-Paket, das eine multivariate lineare Regression implementiert. (Terminologische Anmerkung: Multivariate Regression befasst sich mit dem Fall, dass es mehr als eine abhängige Variable gibt, während multiple Regression den Fall behandelt, in dem es eine abhängige Variable,...
Ich verwende die Seaborn-Bibliothek, um Balkendiagramme in Python zu erstellen. Ich frage mich, welche Statistiken zur Berechnung der Fehlerbalken verwendet werden, kann aber in der Barplot-Dokumentation des Seaborn keinen Hinweis darauf finden . Ich weiß, dass die Balkenwerte in meinem Fall...
Meine Daten enthalten binäre (numerische) und nominelle / kategoriale Umfrageantworten. Alle Antworten sind diskret und auf individueller Ebene. Die Daten haben eine Form (n = 7219, p = 105). Paar Dinge: Ich versuche, eine Clustering-Technik mit einem Ähnlichkeitsmaß zu identifizieren, das für...
Für unser Abschlussprojekt in Data Science haben wir Folgendes vorgeschlagen: Geben Sie den Amazon Reviews-Datensatz an . Wir planen, einen Algorithmus zu entwickeln (der grob auf dem personalisierten PageRank basiert), der eine strategische Position für die Platzierung von Anzeigen bei Amazon...
Gibt es Veröffentlichungen, die Unterschiede in den Regularisierungsmethoden für neuronale Netze zeigen, vorzugsweise in verschiedenen Domänen (oder zumindest in verschiedenen Datensätzen)? Ich frage, weil ich derzeit das Gefühl habe, dass die meisten Leute nur Aussetzer zur Regularisierung in der...
Ich suche nach einer Python-Bibliothek, die die Verwirrungsmatrix für die Klassifizierung mehrerer Labels berechnen kann . Zu Ihrer Information: scikit-learn unterstützt kein Multi-Label für Verwirrungsmatrix) Was ist der Unterschied zwischen Multiclass und Multilabel Problem?
Mein Kollege und ich versuchen, uns mit dem Unterschied zwischen logistischer Regression und einer SVM auseinanderzusetzen. Offensichtlich optimieren sie verschiedene Zielfunktionen. Ist eine SVM so einfach wie zu sagen, dass sie ein diskriminierender Klassifikator ist, der einfach den...
Ich habe ein Vorhersagemodell mit Scikit Learn in Python (Random Forest Regressor) trainiert und möchte die Gewichte der einzelnen Features irgendwie extrahieren, um ein Excel-Tool für die manuelle Vorhersage zu erstellen. Das einzige, was ich gefunden habe, ist das, model.feature_importances_aber...
Angenommen, Sie haben eine Eingabeebene mit n Neuronen und die erste verborgene Ebene hat Neuronen, typischerweise m < n . Dann berechnen Sie die Aktivierung a j des j- ten Neurons in der verborgenen Schicht durchmmmm < nm<nm < neinjeinja_jjjj , wobei f eine Aktivierungsfunktion wie tanh...
Angenommen, ich habe gemischte Daten und (Python-) Code, der PCA (Hauptkomponentenanalyse) für kontinuierliche Prädiktoren und MCA (Multiple Correspondence Analysis) für nominale Prädiktoren ausführen kann. Ist es möglich, Ergebnisse von PCA und MCA in einem zu
Welche der folgenden Schritte ist beim Erstellen eines Vorhersagemodells die richtige? Option 1: Beseitigen Sie zuerst die offensichtlich schlechtesten Prädiktoren und verarbeiten Sie die verbleibenden bei Bedarf vor, trainieren Sie dann verschiedene Modelle mit Kreuzvalidierung, wählen Sie die...
Ich möchte das Knn-Entfernungsdiagramm verwenden, um herauszufinden, welchen EPS-Wert ich für den DBSCAN-Algorithmus wählen soll. Basierend auf dieser Seite: Die Idee ist, den Durchschnitt der Entfernungen jedes Punktes zu seinen k nächsten Nachbarn zu berechnen. Der Wert von k wird vom Benutzer...
Ich versuche, Verstärkungslernen und Markov-Entscheidungsprozesse (MDP) zu verstehen, wenn ein neuronales Netz als Funktionsnäherungswert verwendet wird. Ich habe Schwierigkeiten mit der Beziehung zwischen dem MDP, in dem die Umgebung auf probabilistische Weise untersucht wird, wie dies auf...