Ciência de dados

As respostas aqui afirmaram que as dimensões no t-SNE não têm sentido e que as distâncias entre os pontos não são uma medida de semelhança . No entanto, podemos dizer algo sobre um ponto com base nos vizinhos mais próximos no espaço t-SNE? Esta resposta para por que os pontos …

10 tsne 

Eu tenho um conjunto de dados com 330 amostras e 27 recursos para cada amostra, com um problema de classe binária para Regressão Logística. De acordo com a "regra se dez", preciso de pelo menos 10 eventos para que cada recurso seja incluído. No entanto, tenho um conjunto de dados …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data 

Eu tenho um conjunto de dados como este: Dataframe de amostra import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'names': ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L'], 'col1': [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 'col2': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]}) Eu gostaria de substituir …

10 python  pandas  dataframe 

Sou iniciante em redes neurais e atualmente estou explorando o modelo word2vec. No entanto, estou tendo um momento difícil para entender o que exatamente é a matriz de recursos. Eu posso entender que a primeira matriz é um vetor de codificação one-hot para uma determinada palavra, mas o que a …

10 machine-learning  neural-network  word2vec 

Estou trabalhando em um aplicativo para ajudar as pessoas a aprender inglês como segunda língua. Eu validei que as frases ajudam no aprendizado de um idioma, fornecendo contexto extra. Eu fiz isso realizando uma pequena pesquisa em uma sala de aula com 60 alunos. Eu extraí mais de cem mil …

10 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

Entendi como a GAN funciona enquanto duas redes (generativa e discriminativa) competem entre si. Eu construí um DCGAN (GAN com discriminador convolucional e gerador desconvolucional) que agora gera com sucesso dígitos manuscritos semelhantes aos do conjunto de dados MNIST. Eu li muito sobre os aplicativos da GAN para extrair recursos …

10 feature-extraction  unsupervised-learning  gan 

No tutorial do XGBoost, acho que quando cada árvore cresce, todas as variáveis ​​são verificadas para serem selecionadas para dividir os nós, e aquela com a divisão de ganho máximo será escolhida. Portanto, minha pergunta é: e se eu adicionar algumas variáveis ​​de ruído ao conjunto de dados, essas variáveis …

10 xgboost  self-study 

Existe uma maneira de manter uma variável (tabela grande / quadro de dados) na memória e compartilhá-la entre vários notebooks ipython? Eu estaria procurando por algo que seja conceitualmente semelhante às variáveis ​​persistentes do MATLAB. É possível chamar uma função / biblioteca personalizada de vários editores individuais (notebooks) e fazer …

10 python  bigdata  matlab  jupyter  ipython 

Na introdução , acabei de mudar loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) para loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) e o modelo é incapaz de aprender a perda se tornou maior com o tempo. Por quê?

10 neural-network  deep-learning  tensorflow 

Atualmente, estou trabalhando / prototipando em um notebook Jupyter . Quero executar parte do meu código em um shell iPython autônomo . Por enquanto, exporto meu código iPython (arquivo -> faça o download como) e depois o executo no meu iPython (com% de execução). Funciona, mas eu gostaria de exportar …

10 ipython  jupyter 

Eu tenho um conjunto de dados que inclui um conjunto de clientes em diferentes cidades da Califórnia, o horário da chamada para cada cliente e o status da chamada (True se o cliente atender a chamada e False se o cliente não atender). Preciso encontrar um horário adequado para ligar …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

Eu tenho um conjunto de dados com 20000 amostras, cada uma com 12 recursos diferentes. Cada amostra está na categoria 0 ou 1. Quero treinar uma rede neural e uma floresta de decisão para categorizar as amostras para que eu possa comparar os resultados e as duas técnicas. A primeira …

10 neural-network  decision-trees  normalization 

Por definição, Relu é max(0,f(x)). Em seguida, a sua inclinação é definida como: 1 if x > 0 and 0 if x < 0. Isso não significa que o gradiente é sempre 0 (desaparece) quando x <0? Então, por que dizemos que Relu não sofre com o problema de desaparecimento …

10 deep-learning 

Dada a tarefa de aprendizado difícil (por exemplo, alta dimensionalidade, complexidade inerente aos dados), as Redes Neurais Profundas se tornam difíceis de treinar. Para facilitar muitos dos problemas, pode-se: Normalizar && escolher dados de qualidade escolha um algoritmo de treinamento diferente (por exemplo, RMSprop em vez de Gradient Descent) escolha …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms 

Iniciante no analytics com Python, por favor, seja gentil :-) Não consegui encontrar a resposta para esta pergunta - desculpe se ela já foi respondida em outro lugar em um formato diferente. Eu tenho um conjunto de dados de dados de transação para um ponto de venda. Variáveis ​​junto com …

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