Ilmu Data

Saya bertanya-tanya apakah ada skenario di mana gradient descent tidak menyatu ke minimum. Saya sadar bahwa gradient descent tidak selalu dijamin akan menyatu dengan global optimal. Saya juga sadar bahwa itu mungkin berbeda dari optimal jika, katakanlah, ukuran langkah terlalu besar. Namun, bagi saya tampaknya, jika itu menyimpang dari beberapa …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Dalam tautan ini pada Stationaritas dan perbedaan , telah disebutkan bahwa model-model seperti ARIMA memerlukan deret waktu stasionerisasi untuk peramalan karena sifat statistiknya seperti rerata, ragam, autokorelasi dll konstan dari waktu ke waktu. Karena RNN memiliki kapasitas yang lebih baik untuk mempelajari hubungan non-linear ( seperti yang diberikan di sini: …

21 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

Saya baru mengenal pytorch dan mulai dengan kode github ini . Saya tidak mengerti komentar pada baris 60-61 dalam kode "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd". Saya mengerti bahwa kita menyebutkan requires_grad=Truevariabel yang perlu kita hitung gradien untuk menggunakan autograd tapi apa artinya …

21 pytorch 

Saya dulu menerapkan validasi silang K-fold untuk evaluasi yang kuat dari model pembelajaran mesin saya. Tapi saya sadar akan keberadaan metode bootstrap untuk tujuan ini juga. Namun, saya tidak dapat melihat perbedaan utama di antara mereka dalam hal estimasi kinerja. Sejauh yang saya lihat, bootstrap juga menghasilkan sejumlah himpunan bagian …

21 cross-validation  evaluation 

Saya membaca dokumentasi resmi scikit-belajar belajar setelah membaca buku tentang ML dan menemukan hal-hal berikut: Dalam Dokumentasi itu diberikan tentang sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()sedangkan dalam buku itu diberikan tentang sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), ketika saya memeriksa fungsionalitasnya itu tampak sama bagi saya. Bisakah Seseorang tolong beri tahu saya perbedaan antara keduanya?

21 machine-learning  python  scikit-learn  preprocessing  encoding 

Saat membaca makalah ini ada garis yang mengatakan "pengklasifikasi linear tidak berbagi parameter antara fitur dan kelas." Apa arti dari pernyataan ini? Apakah itu berarti bahwa pengklasifikasi linier seperti regresi logistik membutuhkan fitur yang saling independen?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Dalam pemrosesan citra medis, sebagian besar karya yang diterbitkan mencoba mengurangi false positive rate (FPR) sementara pada kenyataannya negatif palsu lebih berbahaya daripada positif palsu. Apa alasan di baliknya?

20 image-classification  image-recognition 

Diberi kalimat: "Ketika saya membuka ?? pintu mulai memanas secara otomatis" Saya ingin mendapatkan daftar kata-kata yang mungkin masuk ?? dengan probabilitas. Konsep dasar yang digunakan dalam model word2vec adalah untuk "memprediksi" kata yang diberikan konteks sekitarnya. Setelah model dibuat, operasi vektor konteks apa yang tepat untuk melakukan tugas prediksi …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

Keras mendukung TensorFlow dan Theano sebagai backend: apa pro / kontra dari memilih satu versus yang lain, selain fakta bahwa saat ini tidak semua operasi diimplementasikan dengan backend TensorFlow?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Data Science Stack Exchange. Ditutup 5 tahun yang lalu . Saya seorang mahasiswa MSc di University of Edinburgh, berspesialisasi dalam pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami. Saya memiliki …

20 education  definitions  career 

Ini adalah pertanyaan serupa seperti pertanyaan Konferensi Statistik di CrossValidated Apa konferensi Sains Data tahunan paling signifikan? Aturan: Sertakan tautan ke konferensi Harap sertakan tautan untuk pembicaraan (baik itu YouTube, situs konferensi atau situs streaming video lainnya)

20 community 

Apa cara terbaik untuk mengetahui kemiripan semantik kata-kata? Word2Vec baik-baik saja, tetapi tidak ideal: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]: model.similarity('hot', 'warm') Out[8]: 0.56784095376659627 # Cold is much closer …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

Mungkin ini terlalu luas, tetapi saya mencari referensi tentang bagaimana menggunakan pembelajaran mendalam dalam tugas meringkas teks. Saya sudah menerapkan peringkasan teks menggunakan pendekatan frekuensi kata standar dan peringkat kalimat, tetapi saya ingin mengeksplorasi kemungkinan menggunakan teknik pembelajaran yang mendalam untuk tugas ini. Saya juga telah melalui beberapa implementasi yang …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

Saya tahu perbedaan antara pengelompokan dan klasifikasi dalam pembelajaran mesin, tapi saya tidak mengerti perbedaan antara klasifikasi teks dan pemodelan topik untuk dokumen. Dapatkah saya menggunakan pemodelan topik di atas dokumen untuk mengidentifikasi suatu topik? Bisakah saya menggunakan metode klasifikasi untuk mengklasifikasikan teks di dalam dokumen-dokumen ini?

20 classification  text-mining  topic-model 

Saya agak bingung dalam memilih antara Keras (keras-tim / keras) dan tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) untuk proyek penelitian baru saya. Ada perdebatan bahwa Keras tidak dimiliki oleh siapa pun, sehingga orang lebih senang untuk berkontribusi dan akan lebih mudah untuk mengelola proyek di masa depan. …

20 python  deep-learning  keras  tensorflow