Science des données

2

Trier les nombres en utilisant seulement 2 couches cachées

Je suis en train de lire l'article clé Séquence à séquence d'apprentissage avec les réseaux de neurones par Ilya Sutskever et Quoc Le. Sur la première page, il mentionne brièvement que: A surprising example of the power of DNNs is their ability to sort N N-bit numbers using only 2 …

10 deep-learning

2

Keras Multiple "Softmax" dans la dernière couche possible?

Est-il possible d'implémenter plusieurs softmaxes dans la dernière couche de Keras? Ainsi, la somme des nœuds 1-4 = 1; 5-8 = 1; etc. Dois-je opter pour une conception de réseau différente?

10 machine-learning keras multiclass-classification

1

Le voisin le plus proche a-t-il un sens avec t-SNE?

Les réponses ici ont indiqué que les dimensions dans t-SNE sont dénuées de sens et que les distances entre les points ne sont pas une mesure de similitude . Cependant, pouvons-nous dire quelque chose sur un point basé sur ses voisins les plus proches dans l'espace t-SNE? Cette réponse à …

10 tsne

1

Comment déterminer la complexité d'une phrase en anglais?

Je travaille sur une application pour aider les gens à apprendre l'anglais comme langue seconde. J'ai validé que les phrases aident à apprendre une langue en fournissant un contexte supplémentaire. Je l'ai fait en effectuant une petite recherche dans une classe de 60 élèves. J'ai extrait plus de cent mille …

10 machine-learning classification nlp text-mining

2

Quelle est la matrice des fonctionnalités de word2vec?

Je suis un débutant dans les réseaux de neurones et j'explore actuellement le modèle word2vec. Cependant, j'ai du mal à comprendre ce qu'est exactement la matrice des fonctionnalités. Je peux comprendre que la première matrice est un vecteur d'encodage à chaud pour un mot donné, mais que signifie la deuxième …

10 machine-learning neural-network word2vec

2

Comment effectuer une régression logistique avec un grand nombre de fonctionnalités?

J'ai un ensemble de données avec 330 échantillons et 27 fonctionnalités pour chaque échantillon, avec un problème de classe binaire pour la régression logistique. Selon la «règle si dix», j'ai besoin d'au moins 10 événements pour chaque fonctionnalité à inclure. Cependant, j'ai un ensemble de données déséquilibré, avec 20% de …

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

4

Pourquoi accélère-t-il la descente du gradient si la fonction est fluide?

Je lis maintenant un livre intitulé "Apprentissage automatique avec Scikit-Learn et TensorFlow" et au chapitre 11, il contient la description suivante de l'explication de ELU (Exponential ReLU). Troisièmement, la fonction est fluide partout, y compris autour de z = 0, ce qui permet d'accélérer la descente de gradient, car elle …

10 deep-learning gradient-descent

3

Rechercher les zéros consécutifs dans un DataFrame et effectuer un remplacement conditionnel

J'ai un ensemble de données comme celui-ci: Exemple de trame de données 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]}) Je voudrais remplacer …

10 python pandas dataframe

1

Gradient Boosting Tree: «plus il y a de variables, mieux c'est»?

D'après le tutoriel du XGBoost, je pense que lorsque chaque arbre grandit, toutes les variables sont analysées pour être sélectionnées pour fractionner les nœuds, et celle avec la répartition de gain maximale sera choisie. Donc, ma question est que si j'ajoutais des variables de bruit dans l'ensemble de données, ces …

10 xgboost self-study

3

Comment utiliser GAN pour l'extraction de fonctionnalités non supervisée à partir d'images?

J'ai compris le fonctionnement du GAN alors que deux réseaux (génératif et discriminant) se font concurrence. J'ai construit un DCGAN (GAN avec discriminateur convolutif et générateur déconvolutionnel) qui génère maintenant avec succès des chiffres manuscrits similaires à ceux du jeu de données MNIST. J'ai beaucoup lu sur les applications du …

10 feature-extraction unsupervised-learning gan

1

Pourquoi TensorFlow ne peut pas s'adapter à un modèle linéaire simple si je minimise l'erreur moyenne absolue au lieu de l'erreur quadratique moyenne?

En introduction, je viens de changer loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) à loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) et le modèle est incapable d'apprendre que la perte est devenue plus importante avec le temps. Pourquoi?

10 neural-network deep-learning tensorflow

1

Évitez de recharger DataFrame entre différents noyaux python

Existe-t-il un moyen de conserver une variable (grande table / bloc de données) en mémoire et de la partager entre plusieurs blocs-notes ipython? Je chercherais quelque chose, qui est conceptuellement similaire aux variables persistantes de MATLAB. Là, il est possible d'appeler une fonction / bibliothèque personnalisée à partir de plusieurs …

10 python bigdata matlab jupyter ipython

3

Prédisez le meilleur moment de l'appel

J'ai un ensemble de données comprenant un ensemble de clients dans différentes villes de Californie, l'heure de l'appel pour chaque client et le statut de l'appel (Vrai si le client répond à l'appel et Faux si le client ne répond pas). Je dois trouver un moment approprié pour appeler de …

10 machine-learning classification regression scikit-learn

3

Comment exporter une cellule d'un cahier jupyter?

Je travaille actuellement / prototypage dans un ordinateur portable Jupyter . Je veux exécuter une partie de mon code sur un shell iPython autonome . Pour l'instant, j'exporte mon code iPython (fichier -> télécharger sous) puis je l'exécute dans mon iPython (avec% run). Cela fonctionne, mais je voudrais exporter une …

10 ipython jupyter

2

Comment normaliser les données pour le réseau neuronal et la forêt de décision

J'ai un ensemble de données avec 20000 échantillons, chacun a 12 fonctionnalités différentes. Chaque échantillon appartient à la catégorie 0 ou 1. Je souhaite former un réseau de neurones et une forêt de décision pour catégoriser les échantillons afin de pouvoir comparer les résultats et les deux techniques. La première …

10 neural-network decision-trees normalization