Ilmu Data

Saya mencoba menemukan formula, metode, atau model yang akan digunakan untuk menganalisis kemungkinan bahwa peristiwa tertentu mempengaruhi beberapa data longitudinal. Saya mengalami kesulitan mencari tahu apa yang harus dicari di Google. Berikut ini sebuah contoh skenario: Image Anda memiliki bisnis yang memiliki rata-rata 100 pelanggan berjalan setiap hari. Suatu hari, …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

Fungsi aktivasi digunakan untuk memperkenalkan non-linearitas dalam output linear dari tipe w * x + bdalam jaringan saraf. Yang saya bisa mengerti secara intuitif untuk fungsi aktivasi seperti sigmoid. Saya mengerti keuntungan dari ReLU, yaitu menghindari neuron mati selama backpropagation. Namun, saya tidak dapat memahami mengapa ReLU digunakan sebagai fungsi …

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

Saya telah membaca makalah DeepMind Atari Google dan saya mencoba memahami konsep "replay pengalaman". Replay pengalaman muncul di banyak makalah pembelajaran penguatan lainnya (khususnya, kertas AlphaGo), jadi saya ingin memahami cara kerjanya. Berikut beberapa kutipannya. Pertama, kami menggunakan mekanisme yang diilhami secara biologis yang disebut replay pengalaman yang mengacak data, …

19 reinforcement-learning  q-learning 

Dari kode Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Tidak dapat memahami apa artinya ini. Apa unit sel LSTM. Input, Output dan lupakan gerbang? Apakah ini berarti "jumlah unit dalam lapisan proyeksi berulang untuk Deep LSTM". Lalu mengapa ini disebut "jumlah unit dalam …

19 neural-network  tensorflow  rnn 

Misalkan saya memiliki bingkai data 5 * 3 di mana kolom ketiga berisi nilai yang hilang 1 2 3 4 5 NaN 7 8 9 3 2 NaN 5 6 NaN Saya berharap untuk menghasilkan nilai untuk aturan berbasis nilai yang hilang itu kolom kedua produk pertama 1 2 3 …

19 pandas 

Saya bertanya-tanya bagaimana kita harus memutuskan berapa banyak node di lapisan tersembunyi, dan berapa banyak lapisan tersembunyi untuk diletakkan ketika kita membangun arsitektur jaringan saraf. Saya mengerti layer input dan output tergantung pada set pelatihan yang kita miliki tetapi bagaimana kita memutuskan layer tersembunyi dan keseluruhan arsitektur secara umum?

19 machine-learning  neural-network 

Saat ini saya sedang mencari dataset berlabel untuk melatih model untuk mengekstrak entitas bernama dari teks informal (sesuatu yang mirip dengan tweets). Karena kapitalisasi dan tata bahasa sering kurang dalam dokumen dalam set data saya, saya mencari di luar data domain yang sedikit lebih "informal" daripada entri artikel artikel dan …

18 dataset  nlp 

Dalam mengerjakan analisis data eksplorasi, dan mengembangkan algoritma, saya menemukan bahwa sebagian besar waktu saya dihabiskan dalam siklus visualisasi, menulis beberapa kode, berjalan pada dataset kecil, ulangi. Data yang saya miliki cenderung pada jenis visi komputer / jenis sensor fusi, dan algoritme yang berat untuk visi (misalnya deteksi dan pelacakan …

18 algorithms 

Memiliki banyak dokumen teks (dalam bahasa alami, tidak terstruktur), apa cara yang memungkinkan untuk membuat anotasi dengan beberapa meta-data semantik? Misalnya, pertimbangkan dokumen pendek: I saw the company's manager last day. Untuk dapat mengekstraksi informasi darinya, harus dianotasi dengan data tambahan agar tidak ambigu. Proses menemukan meta-data tersebut tidak dipertanyakan, …

18 nlp  metadata  data-cleaning  text-mining 

Apa pro dan kontra Keras dan TFlearn ? Kapan satu perpustakaan lebih disukai dari yang lain?

18 machine-learning  keras  tflearn 

Baru-baru ini saya menemukan istilah Word2Vec , Sentence2Vec dan Doc2Vec dan agak bingung karena saya baru mengenal semantik vektor. Dapatkah seseorang tolong menjelaskan perbedaan dalam metode ini dengan kata-kata sederhana. Apa tugas yang paling cocok untuk setiap metode?

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

Saya punya pertanyaan yang sangat mendasar yang berkaitan dengan Python, numpy dan perkalian matriks dalam pengaturan regresi logistik. Pertama, izinkan saya meminta maaf karena tidak menggunakan notasi matematika. Saya bingung tentang penggunaan multiplikasi matriks dot versus elemen pultiplication. Fungsi biaya diberikan oleh: Dan dengan python saya telah menulis ini sebagai …

18 python  logistic-regression  cost-function 

Saya mencoba mencari argumen yang bagus tentang mengapa seseorang akan menggunakan jarak Manhattan di atas jarak Euclidean dalam Pembelajaran Mesin. Hal terdekat yang saya temukan untuk argumen yang baik sejauh ini adalah pada kuliah MIT ini . Pada 36:15 Anda dapat melihat pada slide pernyataan berikut: "Biasanya menggunakan metrik Euclidean; …

18 machine-learning  classification  distance 

Saya pemula di pembelajaran mesin dan keras dan sekarang bekerja masalah klasifikasi gambar multi-kelas menggunakan keras. Input ditandai gambar. Setelah beberapa pra-pemrosesan, data pelatihan diwakili dalam daftar Python sebagai: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] "anjing", "kucing", dan "burung" adalah label kelas. Saya pikir pengkodean satu-panas harus digunakan untuk masalah ini, …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Apakah ada arti untuk dimensi embedding t-sne? Seperti halnya PCA, kami memiliki perasaan ini untuk memaksimalkan varians linear, tetapi untuk t-sne apakah ada intuisi selain hanya ruang yang kami tetapkan untuk pemetaan dan minimalisasi jarak-KL?

18 dimensionality-reduction  tsne