Ciência de dados

Eu tenho dois conjuntos de dados A e B que são exatamente iguais em termos de número de colunas, nome das colunas e valores. A única diferença é a ordem dessas colunas. Treino o modelo LightGBM em cada um dos dois conjuntos de dados com as seguintes etapas Divida cada …

8 machine-learning  classification 

As CNNs podem ter centenas de camadas ocultas e, uma vez que são frequentemente usadas com dados de imagem, ter muitas camadas captura mais complexidade. No entanto, tanto quanto eu vi, os RNNs geralmente têm poucas camadas, por exemplo, 2-4. Por exemplo, para a classificação de eletrocardiograma (ECG), vi artigos …

8 deep-learning  cnn  lstm  rnn  feature-extraction 

Eu tenho um modelo XGBoost tentando prever se uma moeda vai subir ou descer no próximo período (5 min). Eu tenho um conjunto de dados de 2004 a 2018. Dividi os dados aleatoriamente em 95% de treinamento e 5% de validação, e a precisão no conjunto de Validação é de …

8 machine-learning  xgboost 

Estou tentando criar um modelo de classificação usando a API Java Weka. Meu conjunto de dados de treinamento tem problemas de desequilíbrio de classe. Por esse motivo, quero usar o SMOTE para reduzir o problema de desequilíbrio de classe. Mas não sei como usá-lo na API Java Weka.

8 machine-learning  java  weka 

Na regressão linear, estamos ajustando um polinômio a um conjunto de pontos de dados. No livro de Bishop de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina, existem alguns exemplos em que o ajuste é uma curva ou uma linha reta. Estou um pouco confuso se uma curva é linear ou …

8 linear-regression  terminology 

Estou usando a API Java Weka para criar um modelo de classificação. Eu posso usar o filtro de palavras irrelevantes embutido. No entanto, preciso usar um filtro personalizado para o meu problema. Não sei como usar um filtro de palavras irrelevantes personalizado na API Java Weka.

8 classification  java  weka 

Com base no TPR e no FPR, gero a curva ROC para o meu modelo de classificação binária. Eu não sei, como calcular o valor da AUC. Eu seria de grande ajuda para mim, se você puder me ajudar a calcular o valor da AUC.

8 machine-learning  classification 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . nos meus negócios, lidamos com todas as análises através do …

8 python  r  data-analysis  excel 

Por que a medida F geralmente é usada para tarefas de classificação (supervisionadas), enquanto a medida G (ou índice de Fowlkes – Mallows) é geralmente usada para tarefas de agrupamento (não supervisionadas)? A medida F é a média harmônica da precisão e recuperação . A medida G (ou índice de …

8 machine-learning  evaluation  scoring  metric  nlg 

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 2 anos . Gostaria de eliminar todas as linhas que contêm valores de NaN pertencentes a …

8 machine-learning  python  data-cleaning  data 

Estou estudando aprendizado de máquina com as palestras de Andrew Ng Stanford e me deparei com a teoria das dimensões do VC. De acordo com as palestras e o que entendi, a definição da dimensão VC pode ser dada como, Se você puder encontrar um conjunto de pontos, para que …

8 machine-learning  classification  vc-theory 

Recentemente, fiz uma lição de casa em que tive que aprender um modelo para a classificação de 10 dígitos do MNIST. O HW tinha algum código de andaime e eu deveria trabalhar no contexto desse código. Meu dever de casa funciona / passa nos testes, mas agora estou tentando fazer …

8 backpropagation 

Eu posso ver dois motivos para usar Gradientes Sintéticos na RNN: Para acelerar o treinamento, corrigindo imediatamente cada camada com o gradiente previsto Ser capaz de aprender sequências mais longas Eu vejo problemas com os dois. Observe que eu realmente gosto de gradientes sintéticos e gostaria de implementá-los. Mas preciso …

8 backpropagation 

Quero fazer previsões um passo à frente para séries temporais com LSTM. Para entender o algoritmo, criei um exemplo de brinquedo: um processo autocorrelacionado simples. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1] + (1-p) * …

8 python  keras  time-series  lstm 

Eu estou tentando fazer alguma detecção de anomalia entre séries temporais # usando Python e sklearn (mas outras sugestões de pacotes são definitivamente bem-vindas!). Eu tenho um conjunto de 10 séries temporais; cada série temporal consiste em dados coletados do valor de torque de um pneu (total de 10 pneus) …

8 python  clustering  time-series  anomaly-detection