Science des données

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Je travaille sur un projet dans R où j'ai environ 1200 e-mails d'une entreprise, dont la plupart sont étiquetés classe11_{1} ou classe22_{2}, qui sont les types de demandes. Environ 1000 e-mails sont étiquetés classe11_{1}et 200 sont étiquetés classe22_{2}Mon objectif est d'utiliser l'apprentissage supervisé pour construire un modèle qui classera les …

8 machine-learning r text-mining

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Existe-t-il un domaine dans lequel Spiking Neural Networks surpasse les autres algorithmes (non-spiking)?

Je lis des techniques de calcul de réservoir comme Echo State Networks et Liquid State Machines . Les deux méthodes impliquent de fournir des entrées à une population de neurones de dopage connectés de manière aléatoire (ou non), et un algorithme de lecture relativement simple qui produit la sortie (par …

8 machine-learning classification neural-network deep-learning svm

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Création d'un réseau neuronal pour la fonction xor

C'est un fait bien connu qu'un réseau à une couche ne peut pas prédire la fonction xor, car elle n'est pas séparable linéairement. J'ai tenté de créer un réseau à 2 couches, en utilisant la fonction sigmoïde logistique et backprop, pour prédire xor. Mon réseau a 2 neurones (et un …

8 neural-network backpropagation

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Correction des incohérences des données

J'essaie d'analyser certaines données que j'ai, mais il y a beaucoup d'incohérences dans mes données. J'ai une table SQL que j'essaie d'analyser. Le tableau est un tableau des universités avec la structure suivante: Le name:string, city:string, state:string, country:string nom est toujours présent mais la ville, l'état, le pays peuvent être …

8 data-cleaning similarity distance

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Pourquoi Tufte a-t-il appelé cela un «canard superbement produit»?

Je pense que je comprends le concept de Tufte d'un " canard " - Un graphique qui est repris par des formes décoratives. Mais je ne comprenais pas pourquoi il appelait ça un canard (un "superbement produit" à ça). Cela me semblait plus fonctionnel que décoratif. Pensées?

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Comment l'apprentissage profond aide-t-il à détecter plusieurs objets dans une seule image?

Disons qu'il y a deux voitures dans une image. Comment peut-il détecter ces voitures, étant donné qu'il peut détecter une seule voiture dans une image?

8 deep-learning convnet object-recognition

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Propriétés pour la construction d'un réseau neuronal multicouche Perceptron utilisant Keras?

J'essaie de construire et de former un réseau neuronal multicouche perceptron qui prédit correctement ce que le président a gagné dans quel comté pour la première fois. J'ai les informations suivantes pour les données d'entraînement. Population totale Âge médian% BachelorDeg ou supérieur Taux de chômage Revenu par habitant Total des …

8 neural-network keras

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Pylearn2 vs TensorFlow

Je suis sur le point de plonger dans un long projet de recherche NN et je voulais un coup de pouce dans la direction de Pylearn2 ou TensorFlow? Depuis décembre 2015, la communauté a-t-elle commencé à pencher dans un sens ou dans un autre? Ce lien m'a inquiété de me …

8 machine-learning python neural-network

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La reconnaissance humaine dans les images via le descripteur HOG et le classificateur SVM fonctionne mal

J'utilise un descripteur HOG, couplé à un classificateur SVM, pour reconnaître les humains dans les images. J'utilise les wrappers Python pour OpenCV. J'ai utilisé l'excellent tutoriel de pymagesearch , qui explique ce que fait l'algorithme et fournit des conseils sur la façon de définir les paramètres de la méthode detectMultiScale …

8 python computer-vision object-recognition

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Quelle est la différence entre les vecteurs propres à matrice d'affinité et les vecteurs propres à graphes laplaciens dans le contexte du regroupement spectral?

Dans le clustering spectral, il est courant de résoudre le problème des vecteurs propres L v = λ vLv=λvL v = \lambda v où est le graphe laplacien, est le vecteur propre lié à la valeur propre .LLLvvvλλ\lambda Ma question: pourquoi s'embêter à prendre le graphe laplacien? Ne pourrais-je pas …

8 machine-learning clustering graphs

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Apprentissage automatique: entrée unique sur un nombre variable de sorties

Existe-t-il un algorithme d'apprentissage automatique qui mappe une entrée unique à une liste de sortie de longueur variable? Si oui, existe-t-il des implémentations de l'algorithme pour un usage public? Sinon, que recommandez-vous comme solution de contournement? Dans mon cas, l'entrée est un seul scalaire et la sortie est une liste …

8 machine-learning

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Parmi les articles NIPS 2014, lesquels sont les plus importants et pourquoi?

En tant que nouveau venu dans le domaine, je trouve nombre des articles du NIPS 2014 fascinants, mais il m'est difficile d'évaluer ceux qui représentent un réel progrès par rapport aux approches actuelles. Selon vous, quels articles sont les plus importants et sont susceptibles d'avoir un impact majeur?

8 machine-learning research state-of-the-art

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Quels algorithmes ou méthodes peuvent être utilisés pour détecter une valeur aberrante dans cet ensemble de données?

Supposons que j'ai un ensemble de données: Amount of money (100, 50, 150, 200, 35, 60 ,50, 20, 500). J'ai parcouru le Web à la recherche de techniques qui peuvent être utilisées pour trouver une valeur aberrante possible dans cet ensemble de données, mais je me suis retrouvé confus. Ma …

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Signification originale de «Intelligence» dans «Business Intelligence»

Que signifie à l'origine le terme "Intelligence" dans "Business Intelligence" ? Cela signifie-t-il qu'il est utilisé dans " Intelligence artificielle " ou dans " Intelligence Agency " ? En d'autres termes, la « Business Intelligence » signifie-t-elle: «Agir intelligemment et intelligemment en entreprise» ou «Recueillir des données et des informations …

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Comment diviser train / test dans les systèmes recommandeurs

Je travaille avec l'ensemble de données MovieLens10M, prédisant les évaluations des utilisateurs. Si je veux évaluer équitablement mon algorithme, comment dois-je répartir mes données de formation contre mes tests? Par défaut, je pense que les données sont divisées en ensembles de test train v. Où «test» contient des films jamais …

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