Science des données

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Pourquoi le taux d'apprentissage fait-il monter en flèche les poids de mon réseau de neurones?

J'utilise tensorflow pour écrire des réseaux neuronaux simples pour un peu de recherche et j'ai eu beaucoup de problèmes avec les poids «nan» pendant l'entraînement. J'ai essayé de nombreuses solutions différentes comme changer l'optimiseur, changer la perte, la taille des données, etc. mais en vain. Enfin, j'ai remarqué qu'un changement …

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Caractéristiques des vecteurs de mots dans word2vec

J'essaie de faire une analyse des sentiments. Afin de convertir les mots en vecteurs de mots, j'utilise le modèle word2vec. Supposons que j'ai toutes les phrases dans une liste nommée «phrases» et que je passe ces phrases à word2vec comme suit: model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, window=5, sample=1e-3) …

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Comment aborder la concurrence numer.ai avec des prédicteurs numériques à échelle anonyme?

Numer.ai existe depuis un certain temps maintenant et il ne semble y avoir que peu de messages ou d'autres discussions à ce sujet sur le Web. Le système a changé de temps en temps et la configuration d'aujourd'hui est la suivante: former (N = 96K) et tester (N = 33K) …

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l'importance des caractéristiques via la forêt aléatoire et la régression linéaire sont différentes

Appliqué Lasso pour classer les fonctionnalités et obtenu les résultats suivants: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Notez que l'ensemble de données a 3 étiquettes. Le classement des fonctionnalités pour les différentes étiquettes est le même. Ensuite, appliqué une forêt aléatoire au même …

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Choisir la méthode de régularisation dans les réseaux de neurones

Lors de la formation de réseaux de neurones, il existe au moins 4 façons de régulariser le réseau: Régularisation L1 Régularisation L2 Abandonner Normalisation des lots plus bien sûr d'autres choses comme le partage du poids et la réduction du nombre de connexions, ce qui pourrait ne pas être une …

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Le cas échéant, quels algorithmes d'apprentissage automatique sont acceptés comme étant un bon compromis entre explicabilité et prédiction?

Les textes d'apprentissage automatique décrivant des algorithmes tels que les machines de renforcement de gradient ou les réseaux de neurones commentent souvent que ces modèles sont bons pour la prédiction, mais cela se fait au prix d'une perte d'explicabilité ou d'interprétabilité. Inversement, les arbres à décision unique et les modèles …

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Jeux de données de référence pour le filtrage collaboratif

Je voudrais tester un nouvel algorithme de filtrage collaboratif . Un cas d'utilisation typique consiste à recommander des films en fonction des préférences des utilisateurs similaires à l'utilisateur spécifique. Quels sont les ensembles de données de référence communs que les chercheurs utilisent souvent pour tester leurs algorithmes? Je sais que …

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Quel moteur de recommandation pour une situation où les utilisateurs ne peuvent voir qu'une fraction de tous les éléments?

Je veux ajouter une fonction de recommandation à un système de gestion de documents . Il s'agit d'un serveur sur lequel la plupart des documents de l'entreprise sont stockés. Les employés parcourent l'interface Web et cliquent pour télécharger (ou lire en ligne) les documents qu'ils souhaitent. Chaque employé n'a accès …

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Exporter les poids (formule) de Random Forest Regressor dans Scikit-Learn

J'ai formé un modèle de prédiction avec Scikit Learn in Python (Random Forest Regressor) et je veux extraire en quelque sorte les poids de chaque fonctionnalité pour créer un outil Excel pour la prédiction manuelle. La seule chose que j'ai trouvée est la model.feature_importances_mais ça n'aide pas. Existe-t-il un moyen …

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Quelle est la relation entre un SVM et la perte de charnière?

Mon collègue et moi essayons de comprendre la différence entre la régression logistique et un SVM. De toute évidence, ils optimisent différentes fonctions objectives. Un SVM est-il aussi simple que de dire qu'il s'agit d'un classificateur discriminant qui optimise simplement la perte de charnière? Ou est-ce plus complexe que ça? …

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Existe-t-il des études qui examinent le décrochage par rapport aux autres régularisations?

Y a-t-il des articles publiés qui montrent des différences dans les méthodes de régularisation pour les réseaux de neurones, de préférence sur différents domaines (ou au moins différents ensembles de données)? Je pose la question parce que j'ai actuellement le sentiment que la plupart des gens semblent n'utiliser que le …

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Bibliothèque Python capable de calculer la matrice de confusion pour la classification multi-étiquettes

Je cherche une bibliothèque Python qui peut calculer la matrice de confusion pour la classification multi-étiquettes . Pour info: scikit-learn ne prend pas en charge le multi-label pour la matrice de confusion) Quelle est la différence entre le problème multiclasse et le problème multicarte

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Comment modéliser le comportement d'achat de l'utilisateur sur Amazon?

Pour notre projet de cours final en science des données, nous avons proposé ce qui suit: Avec l' Amazon Reviews Dataset , nous prévoyons de proposer un algorithme (basé à peu près sur le PageRank personnalisé) qui détermine une position stratégique pour placer des annonces sur Amazon. Par exemple, il …

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Tutoriel sur l'analyse des sentiments

J'essaie de comprendre l'analyse des sentiments et comment l'appliquer en utilisant n'importe quel langage (R, Python, etc.). Je voudrais savoir s'il existe un bon endroit sur internet pour un tutoriel que je peux suivre. J'ai googlé, mais je n'étais pas très satisfait car ce n'étaient pas des tutoriels mais plutôt …

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Régression linéaire multivariée en Python

Je recherche un package Python qui implémente une régression linéaire multivariée. (Note terminologique: la régression multivariée traite du cas où il y a plus d'une variable dépendante tandis que la régression multiple traite du cas où il y a une variable dépendante mais plus d'une variable indépendante.)

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