Ciência de dados

Encontrei pacotes sendo usados ​​para calcular o "Ganho de Informações" para selecionar os principais atributos na Árvore de Decisão C4.5 e tentei usá-los para calcular o "Ganho de Informações". Mas os resultados do cálculo de cada pacote são diferentes, como no código abaixo. > IG.CORElearn <- attrEval(In_Occu ~ In_Temp+In_Humi+In_CO2+In_Illu+In_LP+Out_Temp+Out_Humi, dataUSE1, …

8 r  decision-trees 

Sou estudante de aprendizado de máquina e hoje em dia estava tentando aprender como usar a biblioteca TensorFlow. Passei por vários tutoriais e tentativas e erros com o tensorflow, e pensei que a melhor maneira de aprendê-lo de verdade seria usá-lo em um pequeno projeto meu. Decidi que deveria tentar …

8 machine-learning  neural-network  tensorflow 

No python sklearn, existem vários algoritmos (por exemplo, regressão, floresta aleatória ... etc.) que possuem o parâmetro class_weight para manipular dados desequilibrados. No entanto, não encontro esse parâmetro para os algoritmos MLLib. Existe um plano de implementar class_weight para algum algoritmo MLLib? Ou existe alguma abordagem no MLLib para dados …

8 machine-learning  apache-spark  unbalanced-classes  weighted-data 

Eu sou formado em Direito. Um dos meus cursos foi 'Introdução ao aprendizado de máquina', e eu sempre quis fazer um projeto pessoal nesse assunto. Recentemente, ouvi falar sobre diferentes treinamentos de IA para jogar jogos como Mario, Go, etc. Que conhecimento eu preciso adquirir para treinar um simples programa …

8 machine-learning  algorithms  beginner  reinforcement-learning  training 

Recentemente, aprendi como uma rede neural de baunilha funcionaria, com determinado número de entradas, nós ocultos e o mesmo número de saídas que as entradas. Estive observando várias postagens agora relacionadas à rede neural recorrente e entendo o conceito por trás dela, mas não entendo certas partes da lógica por …

8 machine-learning  python  neural-network  rnn 

Estou usando o pacote keras para treinar um LSTM para uma série temporal univariada do tipo numérico (float). Realizar uma previsão de um passo à frente é trivial, mas não sei como executar uma previsão, digamos, de 10 passos à frente. Duas questões: 1) Li sobre NNs de sequência para …

8 time-series  keras 

ao fazer um curso on-line sobre aprendizado de máquina por Andrew Ng no coursera, deparei-me com um tópico chamado sobreajuste . Eu sei que isso pode ocorrer quando a descida do gradiente é usada na regressão logística ou linear, mas pode ocorrer quando são usados ​​algoritmos de Otimização Avançada, como …

8 machine-learning  regression  optimization  gradient-descent  overfitting 

Eu me pergunto por que o treinamento de RNNs normalmente não usa 100% da GPU. Por exemplo, se eu executar esse benchmark RNN em um Maxwell Titan X no Ubuntu 14.04.4 LTS x64, a utilização da GPU será inferior a 90%: O benchmark foi lançado usando o comando: python rnn.py …

8 performance  theano  rnn  gpu 

Quais métricas podem ser usadas para avaliar modelos de cluster de texto? Eu usei tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ hierarchical clustering (metric is cosine similarity). Como decidir qual modelo é o melhor?

8 machine-learning  clustering  text-mining 

Eu estava assistindo alguns vídeos online sobre redes convolucionais, e o palestrante estava discutindo o conceito de passar um filtro sobre uma imagem. Ele disse, e também é mostrado na imagem abaixo, que "Profundidade = representação semântica". Parece bom, mas não sei exatamente o que há de tão especial em …

8 neural-network  dimensionality-reduction  convnet 

Sinto que essa é uma pergunta rudimentar, mas sou muito nova nisso e simplesmente não consegui decifrá-la / encontrar a resposta. Em última análise, o que estou tentando fazer aqui é contar valores exclusivos em uma determinada coluna e determinar quais desses valores únicos têm mais de um valor exclusivo …

8 python  pandas  indexing 

Digamos que um modelo foi treinado na data usando os dados disponíveis, divididos em treinamento e teste, ou seja, , . Esse modelo é implantado na produção e faz previsões sobre os novos dados recebidos. Alguns dias passam e há um monte de dados rotulados que são coletados entre e …

8 machine-learning  cross-validation  model-selection  data-product 

A classificação da imagem é a tarefa de atribuir um dos rótulos conhecidos anteriormente a uma determinada imagem. Por exemplo, você sabe que receberá duas fotos e cada imagem contém exatamente uma de . O algoritmo deve dizer o que a foto mostra.nnn{cat,dog,car,stone}{cat,dog,car,stone}\{cat, dog, car, stone\} O conjunto de dados …

8 image-classification 

Estou lendo este artigo "Sequência para aprendizado de sequência com redes neurais" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Em "2. O Modelo", diz: O LSTM calcula essa probabilidade condicional obtendo primeiro a representação dimensional fixa v da sequência de entrada (x1,..., XT) dada pelo último estado oculto do LSTM e depois calculando a probabilidade de …

8 machine-learning  neural-network  nlp  rnn  machine-translation 

Estou procurando uma estimativa teórica ou experimental do limite inferior para o número de árvores em um classificador Random Forest. Normalmente testo combinações diferentes e seleciono aquela que (usando a validação cruzada) fornece o melhor resultado mediano. No entanto, penso que pode haver um limite no número de árvores para …

8 random-forest  decision-trees