Data Science

Ich verstehe, dass wir in der Wert-Funktions-Näherung, insbesondere beim tiefen Q-Lernen, zuerst die Q-Werte für jede Aktion vorhersagen. Wenn es jedoch viele Aktionen gibt, ist diese Aufgabe nicht einfach. Bei der Richtlinieniteration müssen wir jedoch auch einen Softmax-Vektor ausgeben, der sich...

Ist es bei einem Regressionsproblem möglich, einen Vertrauens- / Zuverlässigkeitswert für eine bestimmte Vorhersage bei Modellen wie XGBoost oder Neuronalen Netzen zu berechnen?

Ich weiß, dass es von den gestellten Daten und Fragen abhängt, aber stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie für einen bestimmten Datensatz entweder ein ziemlich komplexes nichtlineares Modell wählen können (das allerdings schwer zu interpretieren ist), um eine bessere Vorhersagekraft zu...

Nehmen wir für eine Aufgabe zur Stimmungsanalyse an, wir haben einige Klassen, die durch und Merkmale .cccichichi Wir können die bedingte Wahrscheinlichkeit jeder Klasse wie : wobei jedes Merkmal darstellt und die Klasse ist wir haben. Dann können wir empirisch Unsere Prioritäten für jede Klasse...

Ich habe zwei (oder mehr im Prinzip) 1xN-Zeitreihen und möchte eine NN trainieren, um den nächsten Wert von beiden vorherzusagen. Ich kann sie als 2xN-Matrix anordnen und ein Fenster aus dieser Matrix als Eingabe in das NN einspeisen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das NN selbst strukturieren...

In meiner Klasse muss ich oft mit Farbkartenbildern arbeiten. Ich würde das Bild zeigen und versuchen, Rückschlüsse / Beobachtungen zu verschiedenen Themen zu machen. Oft muss ich einige Aspekte tatsächlich quantifizieren, aber es ist immer sehr ungefähr und irgendwie vage, weil die Bilder "wie sie...

Ich versuche, einen Entscheidungsbaumklassifizierer zu implementieren, um meinen Datensatz zu klassifizieren. Ich benutze Python. Jetzt ist es einfach in scikit learn zu implementieren, aber wie kann ich dies in tensorflow

Ich wurde kürzlich in einem Vorstellungsgespräch nach Lösungen gefragt, um ein Ungleichgewicht der Klassen im Trainingsdatensatz zu beheben. Konzentrieren wir uns auf einen Fall der binären Klassifizierung. Ich habe zwei Lösungen angeboten: Überabtastung der Minderheitsklasse durch Zuführung der...

Während ich die Batch-Normalisierung lernte, dachte ich, warum können wir das "Gradientenskalenproblem" nicht mit einer geeigneten Aktivierungsfunktion lösen? Können wir die Aktivierungsfunktion nicht verzögern und skalieren, anstatt den gesamten Datensatz zu skalieren und sicherzustellen, dass die...

Ich verstehe, dass die Modelle nur so gut sind wie die Daten, die Sie erhalten, und schlechtes Design kann wirklich schlechte Daten erzeugen. Nicht zufällige Stichproben, unausgeglichene / unvollständige Designs, verwirrende Daten können die Datenanalyse sehr schwierig machen. Ab wann sollte man...

Diese Frage mag etwas seltsam erscheinen. Ich machte einige Selbststudien zur Informationstheorie und beschloss, weitere formale Untersuchungen zum Deep Learning durchzuführen. Bitte nehmen Sie mit, wenn ich versuche zu erklären. Ich nahm eine große "Trainings" -Untergruppe von MNIST als mein...

Ich habe R und RStudio für Prototyping und Modellbildung verwendet und aufgrund einiger anhaltender Probleme (die nur für die Umgebung gelten würden, in der ich sie verwende) haben wir uns für Python entschieden. Ich möchte wissen: Gibt es eine Python-Entwicklungsumgebung wie "RStudio Server"? Wie...

Ich habe mich also gefragt, wie man zum Beispiel das Modell, das sie zu erstellen versuchen, am besten optimieren kann, wenn man mit Problemen konfrontiert wird, die durch hohe Voreingenommenheit oder hohe Varianz verursacht werden. Jetzt können Sie natürlich mit dem Regularisierungsparameter...

Ich habe einen großen Textdatensatz geclustert. Jeder Cluster wird durch einen Schwerpunkt der dazugehörigen vektorisierten Texte, die Anzahl der Texte, das Erstellungsdatum und andere Parameter dargestellt. Ich kann die Cluster nicht in einem n-dimensionalen Raum darstellen. Welche Möglichkeiten...

Ich versuche, einen grundlegenden stochastischen Gradientenabstiegsalgorithmus für eine lineare 2D-Regression in Python zu implementieren. Ich habe einen Boilerplate-Code für Vanilla GD erhalten und versucht, ihn für SGD zu konvertieren. Insbesondere - ich bin mir ein wenig unsicher, ob ich die...

Was ich versuche zu tun: Ich versuche, einige Bilder mithilfe lokaler und globaler Funktionen zu klassifizieren. Was ich bisher gemacht habe: Ich habe für jedes Bild Siebdeskriptoren extrahiert und verwende diese als Eingabe für k-means, um mein Vokabular aus allen Merkmalen jedes Bildes zu...

Ich untersuche ein Problem, bei dem die Datenpunkte ungleiche Merkmale aufweisen. Jede Instanz repräsentiert den Fortschritt eines Elements im gesamten System. Einige von ihnen haben ihren Endpunkt erreicht, andere befinden sich noch in der Zwischenphase. Die Anzahl der Stufen ist bekannt...

Kann man lineare Modelle auf "Blöcken" des Datensatzes erstellen, wenn man sie nicht auf dem gesamten Datensatz erstellen kann? Insbesondere habe ich noch über 88.000 Variablen (Features) übrig und man kann ohne viel Speicher nicht viel damit anfangen. Aber verlieren Modelle bei "Blöcken" die...

Ich muss ein ähnliches CNN-Diagramm zeichnen: Ich habe alle unter https://datascience.stackexchange.com/a/14900 genannten Tools ausprobiert , aber es gibt keine einfache Möglichkeit, dies zu tun. Gibt es eine automatisierte Möglichkeit, dies zu tun? Oder muss ich es manuell machen. Ist es außerdem...

Was sind in einfachen Worten die Annahmen der linearen Regression? Ich möchte nur wissen, wann ich ein lineares Regressionsmodell auf unseren Datensatz anwenden