Ilmu Data

Ditutup . Pertanyaan ini membutuhkan detail atau kejelasan . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Tambahkan detail dan jelaskan masalahnya dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . jadi mengingat bahwa fungsi sigmoid didefinisikan sebagai hθ (x) = g (θ ^ (T) x), bagaimana …

9 regression  logistic-regression  octave 

Saya sedang mengerjakan klasifikasi teks di mana saya memiliki 39 kategori / kelas dan 8,5 juta catatan. (Dalam data dan kategori masa depan akan meningkat). Struktur atau format data saya adalah sebagai berikut. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | …

9 machine-learning  python  classification  scikit-learn  multiclass-classification 

Gambar di bawah ini menunjukkan 7 poin di sekitar titik asal. Salah satunya telah dipilih oleh manusia berdasarkan aturan dan pengalaman dan diwarnai merah (yang ada di kuadran kiri bawah). Sekarang kita memiliki lebih dari 1000 set poin ini dan untuk setiap set manusia telah memilih satu titik. Ketentuan ini …

9 machine-learning 

Saya sedang menulis skrip untuk merekam data langsung dari waktu ke waktu menjadi satu file HDF5 yang mencakup seluruh dataset saya untuk proyek ini. Saya bekerja dengan Python 3.6 dan memutuskan untuk membuat alat baris perintah menggunakan clickuntuk mengumpulkan data. Kekhawatiran saya adalah apa yang akan terjadi jika skrip pengumpulan …

9 python  dataset 

Misalkan saya tertarik dalam tiga kelas , , . Tetapi dataset saya sebenarnya mengandung beberapa kelas nyata .c 2 c 3 ( c j ) n j = 4c1c1c_1c2c2c_2c3c3c_3(cj)nj=4(cj)j=4n(c_j)_{j=4}^n Jawaban yang jelas adalah mendefinisikan kelas baru yang merujuk ke semua kelas , tetapi saya menduga ini bukan ide yang baik …

9 machine-learning  classification 

Saya memiliki 200 titik data yang memiliki nilai yang sama pada semua fitur. Setelah pengurangan dimensi t-SNE mereka tidak terlihat begitu sama lagi, seperti ini: Mengapa mereka tidak berada pada titik yang sama dalam visualisasi dan bahkan tampaknya didistribusikan dalam dua kelompok yang berbeda?

9 visualization  dimensionality-reduction  tsne 

Jika saya memiliki masalah belajar yang seharusnya memiliki simetri yang melekat, apakah ada cara untuk menempatkan masalah belajar saya ke kendala simetri untuk meningkatkan pembelajaran? Misalnya, jika saya melakukan pengenalan gambar, saya mungkin ingin simetri rotasi 2D. Artinya, versi gambar yang diputar harus mendapatkan hasil yang sama seperti aslinya. Atau …

9 machine-learning 

Saya memiliki satu set data yang terdiri dari deret waktu (8 poin) dengan sekitar 40 dimensi (jadi setiap deret waktu 8 per 40). Ouput yang sesuai (hasil yang mungkin untuk kategori) adalah eitheir 0 atau 1. Apa yang akan menjadi pendekatan terbaik untuk merancang classifier untuk deret waktu dengan berbagai …

9 classification  time-series  pca 

Dengan seluruh data yang saya maksud kereta + tes + validasi Setelah saya memperbaiki hyperparameter saya menggunakan data validasi, dan memilih model menggunakan data uji, bukankah lebih baik memiliki model yang dilatih pada seluruh data sehingga parameter lebih terlatih daripada memiliki model yang dilatih hanya pada melatih data

9 machine-learning 

Saya bekerja dengan menganalisis data EEG, yang pada akhirnya perlu diklasifikasikan. Namun, mendapatkan label untuk rekaman agak mahal, yang membuat saya mempertimbangkan pendekatan yang tidak diawasi, untuk lebih memanfaatkan data kami yang tidak berlabel dalam jumlah yang cukup besar. Ini secara alami menyebabkan mempertimbangkan autoencoder bertumpuk, yang mungkin merupakan ide …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

Saat ini saya sedang berupaya menciptakan kembali hasil dari makalah ini . Dalam makalah mereka menggambarkan metode untuk menggunakan CNN untuk ekstraksi fitur, dan memiliki model akustik yaitu Dnn-hmm dan dipra-preline menggunakan RBM. Bagian III ayat A menyatakan berbagai cara input data dapat direpresentasikan. Saya memutuskan untuk secara vertikal menumpuk …

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition 

Dalam makalah yang sangat dikutip ini , penulis memberikan diskusi berikut tentang jumlah parameter berat. Saya tidak begitu jelas mengapa ia memiliki parameter . Saya pikir itu harus 49 C karena masing-masing saluran input C berbagi filter yang sama, yang memiliki 49 parameter.49C249C249C^249C49C49CCCC494949

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

Saya memiliki diskusi yang menarik berdasarkan proyek yang sedang kami kerjakan: mengapa menggunakan sistem inspeksi visual CNN melalui algoritma pencocokan templat? Latar Belakang: Saya telah menunjukkan demo sistem penglihatan CNN sederhana (webcam + laptop) yang mendeteksi jika jenis objek tertentu "rusak" / cacat atau tidak - dalam hal ini, papan …

9 machine-learning  convnet  image-classification 

Baru-baru ini saya menerbitkan dataset ( tautan ) dengan 369 kelas. Saya menjalankan beberapa percobaan pada mereka untuk merasakan betapa sulitnya tugas klasifikasi. Biasanya, saya suka jika ada matriks kebingungan untuk melihat jenis kesalahan yang dibuat. Namun, matriks tidak praktis.369×369369×369369 \times 369 Apakah ada cara untuk memberikan informasi penting dari …

9 visualization  confusion-matrix 

Saya mencoba memahami bagaimana memahami sepenuhnya proses pengambilan keputusan dari model klasifikasi pohon keputusan yang dibangun dengan sklearn. 2 aspek utama yang saya lihat adalah representasi graphviz dari pohon dan daftar fitur penting. Yang tidak saya mengerti adalah bagaimana pentingnya fitur ditentukan dalam konteks pohon. Sebagai contoh, berikut adalah daftar …

9 machine-learning  visualization  scikit-learn  data  decision-trees