Ciência de dados

Atualmente, estou trabalhando na recriação dos resultados deste artigo . No artigo, eles descrevem um método para usar CNN para extração de recursos e têm um modelo acústico que é Dnn-hmm e pré-treinado usando RBM. Seção III, subseção A, declara maneiras diferentes pelas quais os dados de entrada podem ser …

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition 

Publiquei recentemente um conjunto de dados ( link ) com 369 classes. Fiz algumas experiências com eles para ter uma idéia de quão difícil é a tarefa de classificação. Normalmente, eu gosto se houver matrizes de confusão para ver o tipo de erro que está sendo cometido. No entanto, um …

9 visualization  confusion-matrix 

No presente trabalho altamente citados , os autores dar a seguinte discussão sobre o número de parâmetros de peso. Não estou muito claro por que ele tem parâmetros C 2 . Eu acho que deveria ser 49 C, já que cada um dos canais de entrada C compartilha o mesmo …

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

Estou tentando entender como entender completamente o processo de decisão de um modelo de classificação de árvore de decisão criado com o sklearn. O principal aspecto que estou vendo é uma representação gráfica da árvore e a lista de importâncias de recursos. O que não entendo é como a importância …

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

Estou usando o tensorflow para escrever redes neurais simples para um pouco de pesquisa e tive muitos problemas com pesos 'nan' durante o treinamento. Tentei muitas soluções diferentes, como alterar o otimizador, alterar a perda, o tamanho dos dados, etc., mas sem sucesso. Por fim, notei que uma mudança na …

9 machine-learning  python  tensorflow  optimization  gradient-descent 

Estou tentando fazer uma análise de sentimentos. Para converter as palavras em vetores de palavras, estou usando o modelo word2vec. Suponha que eu tenho todas as frases em uma lista chamada 'frases' e estou passando essas frases para o word2vec da seguinte maneira: model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, …

9 machine-learning  deep-learning  word-embeddings  word2vec  sentiment-analysis 

O Numer.ai já existe há algum tempo e parece haver apenas alguns posts ou outras discussões sobre o assunto na web. O sistema mudou de tempos em tempos e a configuração hoje é a seguinte: dados de trem (N = 96K) e teste (N = 33K) com 21 características com …

9 machine-learning  deep-learning  cross-validation  preprocessing  competitions 

Lasso aplicado para classificar os recursos e obter os seguintes resultados: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Observe que o conjunto de dados possui 3 rótulos. A classificação dos recursos para os diferentes rótulos é a mesma. Em seguida, aplicou a floresta aleatória …

9 feature-selection  random-forest  linear-regression 

Desejo adicionar um recurso de recomendação a um sistema de gerenciamento de documentos . É um servidor no qual a maioria dos documentos da empresa está armazenada. Os funcionários navegam na interface da Web e clicam para baixar (ou ler on-line) os documentos que desejam. Cada funcionário tem acesso apenas …

9 machine-learning  recommender-system 

Ao treinar redes neurais, há pelo menos quatro maneiras de regularizar a rede: Regularização L1 Regularização L2 Cair fora Normalização de lote além disso, é claro, outras coisas, como compartilhamento de peso e redução do número de conexões, que podem não ser regularização no sentido mais estrito. Mas como escolher …

9 neural-network  regularization 

Os textos de aprendizado de máquina que descrevem algoritmos como máquinas de aumento de gradiente ou redes neurais geralmente comentam que esses modelos são bons em previsões, mas isso tem o preço de uma perda de explicabilidade ou interpretabilidade. Por outro lado, as árvores de decisão única e os modelos …

9 machine-learning  predictive-modeling 

Eu gostaria de testar um novo algoritmo para filtragem colaborativa . Um caso de uso típico é recomendar filmes com base nas preferências de usuários semelhantes ao usuário específico. Quais são alguns conjuntos de dados de referência comuns que os pesquisadores costumam usar para testar seus algoritmos? Sei que na …

9 dataset  recommender-system 

Meu colega e eu estamos tentando entender a diferença entre regressão logística e SVM. Claramente, eles estão otimizando diferentes funções objetivas. Um SVM é tão simples quanto dizer que é um classificador discriminativo que simplesmente otimiza a perda de dobradiça? Ou é mais complexo que isso? Como os vetores de …

9 svm  logistic-regression  hinge-loss 

Treinei um modelo de previsão com o Scikit Learn em Python (Random Forest Regressor) e quero extrair de alguma forma os pesos de cada recurso para criar uma ferramenta de excel para previsão manual. A única coisa que encontrei é a model.feature_importances_mas não ajuda. Existe alguma maneira de conseguir isso? …

9 python  predictive-modeling  regression  random-forest  scikit-learn 

Existem trabalhos publicados que mostram diferenças nos métodos de regularização de redes neurais, preferencialmente em domínios diferentes (ou pelo menos diferentes conjuntos de dados)? Estou perguntando, porque atualmente tenho a sensação de que a maioria das pessoas parece usar apenas o abandono para regularizar a visão computacional. Gostaria de verificar …

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout