Ciência de dados

Bastante novo no Python, mas construindo meu primeiro modelo de RF com base em alguns dados de classificação. Eu converti todos os rótulos em dados numéricos int64 e carreguei em X e Y como uma matriz numpy, mas estou detectando um erro ao tentar treinar os modelos. Aqui está a …

21 python  scikit-learn  sampling 

Neste link sobre estacionariedade e diferenciação , foi mencionado que modelos como o ARIMA requerem uma série temporal estacionária para previsão, pois suas propriedades estatísticas como média, variação, autocorrelação etc. são constantes ao longo do tempo. Como as RNNs têm uma capacidade melhor de aprender relacionamentos não lineares ( conforme …

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

Eu costumava aplicar a validação cruzada K-fold para uma avaliação robusta dos meus modelos de aprendizado de máquina. Mas estou ciente da existência do método de inicialização para esse fim também. No entanto, não vejo a principal diferença entre eles em termos de estimativa de desempenho. Até onde eu vejo, …

21 cross-validation  evaluation 

Eu estava examinando a documentação oficial do scikit-learn learn depois de ler um livro sobre ML e me deparei com o seguinte: Na documentação, isso é dado, sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()enquanto no livro sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), quando verifiquei a funcionalidade deles, parecia o mesmo para mim. Alguém pode me dizer a diferença entre os dois, …

21 machine-learning  python  scikit-learn  preprocessing  encoding 

Ao ler este artigo, há uma linha que diz "classificadores lineares não compartilham parâmetros entre recursos e classes". Qual é o significado desta afirmação? Isso significa que classificadores lineares, como a regressão logística, precisam de recursos que sejam mutuamente independentes?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Dada uma frase: "Quando eu abrir a ?? porta que começa a aquecer automaticamente" Gostaria de obter a lista de possíveis palavras em ?? com uma probabilidade. O conceito básico usado no modelo word2vec é "prever" uma palavra, dada o contexto circundante. Depois que o modelo é construído, qual é …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

Keras suporta tanto TensorFlow e Theano como backend: quais são as vantagens / desvantagens de escolher um contra o outro, além do fato de que, atualmente, nem todas as operações são implementadas com o backend TensorFlow?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

No processamento de imagens médicas, a maioria dos trabalhos publicados tenta reduzir a taxa de falsos positivos (FPR), enquanto na realidade os falsos negativos são mais perigosos do que os falsos positivos. Qual é a lógica por trás disso?

20 image-classification  image-recognition 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico do Data Science Stack Exchange. Fechado há 5 anos . Sou estudante de mestrado na Universidade de Edimburgo, especializado em aprendizado de máquina …

20 education  definitions  career 

Essa é uma pergunta semelhante à da Conferência de Estatísticas no CrossValidated Quais são as conferências anuais de ciência de dados mais significativas? Regras: Inclua um link para a conferência Inclua links para as palestras (seja no youtube, no site da conferência ou em algum outro site de transmissão de …

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Talvez isso seja muito amplo, mas estou procurando referências sobre como usar o aprendizado profundo em uma tarefa de resumo de texto. Eu já implementei a sumarização de texto usando abordagens padrão de frequência de palavras e classificação de frases, mas gostaria de explorar a possibilidade de usar técnicas de …

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

Qual é a melhor maneira de descobrir a semelhança semântica das palavras? Word2Vec está bom, mas não é o 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]: …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

Conheço a diferença entre agrupamento e classificação no aprendizado de máquina, mas não entendo a diferença entre classificação de texto e modelagem de tópicos para documentos. Posso usar a modelagem de tópicos sobre documentos para identificar um tópico? Posso usar métodos de classificação para classificar o texto nesses documentos?

20 classification  text-mining  topic-model 

Estou um pouco confuso ao escolher entre Keras (keras-team / keras) e tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) para o meu novo projeto de pesquisa. Há um debate em que Keras não pertence a ninguém, então as pessoas ficam mais felizes em contribuir e será muito mais …

20 python  deep-learning  keras  tensorflow 

Eu sou um novato em aprendizado profundo. Existe alguma maneira agora de usar o TensorFlow com GPUs Intel? Se sim, por favor, aponte-me na direção certa. Caso contrário, informe-me sobre qual estrutura (se houver) (Keras, Theano etc.) posso usar para o meu controlador gráfico integrado ao processador Intel Corporation Xeon …

20 tensorflow  keras  theano  gpu