Science des données

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Comment obtenir une matrice de confusion agrégée à partir de n classifications différentes

Je veux tester l'exactitude d'une méthodologie. Je l'ai couru environ 400 fois et j'ai obtenu un classement différent pour chaque course. J'ai aussi la vérité sur le terrain, c'est-à-dire la véritable classification à tester. Pour chaque classification, j'ai calculé une matrice de confusion. Maintenant, je veux agréger ces résultats afin …

8 classification confusion-matrix accuracy

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Quels sont les cas d'utilisation des applications de science des données les plus populaires pour les entreprises Web grand public

Le cas d'utilisation le plus populaire semble être des systèmes de recommandation de différents types (tels que la recommandation d'articles d'achat, les utilisateurs des réseaux sociaux, etc.). Mais quelles sont les autres applications typiques de la science des données, qui peuvent être utilisées dans différentes verticales? Par exemple: prédiction du …

8 usecase consumerweb

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Réseau de neurones à propagation inverse multicouche pour la classification

Quelqu'un peut-il m'expliquer comment classer des données comme MNIST avec le réseau MLBP-Neural si je fais plusieurs sorties (par exemple 8), je veux dire que si je n'utilise qu'une seule sortie, je peux facilement classer les données, mais si j'utilise plus de un, quelle sortie dois-je choisir?

8 neural-network

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Erreur de mémoire lors de l'utilisation de plusieurs couches dans le modèle CNN

Sur mon ordinateur portable Dell Core i7 - 16 Go de RAM - 4 Go 960 m GPU, je travaille sur un projet de classification des images CT pulmonaires à l'aide de CNN 3D. J'utilise la version CPU de tensorflow. Les images sont préparées sous forme de tableau numpy (25,50,50). …

7 python tensorflow cnn

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Faut-il utiliser sklearn ou tensorflow pour les réseaux de neurones?

Je viens de commencer à apprendre les réseaux neuronaux pour l'apprentissage en profondeur à partir de CS231. J'essaie d'implémenter Neural Network en Python. J'envisage d'utiliser Tensorflow ou scikit-learn. Quels sont les avantages et les inconvénients de ces bibliothèques pour cette application?

7 neural-network deep-learning tensorflow

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Question sur le compromis biais-variance et les moyens d'optimisation

Je me demandais donc comment, par exemple, peut-on optimiser au mieux le modèle qu'ils tentent de construire lorsqu'ils sont confrontés à des problèmes présentés par un biais ou une variance élevés. Maintenant, bien sûr, vous pouvez jouer avec le paramètre de régularisation pour arriver à une fin satisfaisante, mais je …

7 machine-learning variance bias

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Comment fonctionne un réseau encodeur-décodeur?

Disons que j'ai formé un réseau encodeur-décodeur sur un ensemble de données cat en utilisant l' erreur de reconstruction comme fonction de perte. Le réseau est parfaitement formé et le décodeur est capable de reconstruire de bonnes images de chat . Et maintenant, si j'utilise le même réseau et que …

7 neural-network deep-learning autoencoder

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Question de surajustement

Considérez-vous cela comme un sur-ajustement?

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augmentation des données lors de l'utilisation de flow_from_directory dans CNN

Je veux utiliser un petit ensemble de données pour créer un modèle CNN. Donc, j'utilise l'augmentation des données pour augmenter l'ensemble de données du train. Dois-je utiliser toutes les techniques d'augmentation (arguments) répertoriées ici ? J'ai remarqué que l'ajout de nombreux arguments diminue la précision du modèle et rend l'ensemble …

7 deep-learning keras tensorflow convnet

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Dans quelles circonstances la lemmatisation n'est-elle pas une étape conseillée lorsque vous travaillez avec des données texte?

Sans tenir compte des contraintes de calcul possibles, existe-t-il des applications générales où la lemmatisation serait une étape contre-productive lors de l'analyse des données textuelles? Par exemple, la lemmatisation serait-elle quelque chose qui ne se fait pas lors de la construction d'un modèle contextuel? Pour référence, la lemmatisation par dictinory.com …

7 nlp data-cleaning

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Quelle détection de valeurs aberrantes peut détecter ces valeurs aberrantes?

J'ai un vecteur et je veux y détecter des valeurs aberrantes. La figure suivante montre la distribution du vecteur. Les points rouges sont des valeurs aberrantes. Les points bleus sont des points normaux. Les points jaunes sont également normaux. J'ai besoin d'une méthode de détection des valeurs aberrantes (une méthode …

7 unsupervised-learning anomaly-detection outlier distribution

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Identifier des «clusters» ou «groupes» dans une matrice

J'ai une matrice qui est remplie d'éléments discrets et je dois les regrouper (en utilisant R) en groupes intacts. Alors, par exemple, prenez cette matrice: [A B B C A] [A A B A A] [A B B C C] [A A A A A] Il y aurait deux clusters …

7 r clustering