Science des données

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Différence entre le réseau de politique d'AlphaGo et le réseau de valeur

Je lisais un résumé de haut niveau sur AlphaGo de Google ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ), et je suis tombé sur les termes "politique réseau "et" réseau de valeur ". À un niveau élevé, je comprends que le réseau de stratégies est utilisé pour suggérer des mouvements et que le réseau de …

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Coefficient de Gini vs impureté de Gini - Arbres de décision

Le problème se réfère à la construction d'arbres de décision. Selon Wikipedia, le « coefficient de Gini » ne doit pas être confondu avec «l' impureté de Gini ». Cependant, les deux mesures peuvent être utilisées lors de la construction d'un arbre de décision - elles peuvent soutenir nos choix …

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Word2Vec pour la reconnaissance d'entités nommées

Je cherche à utiliser l'implémentation de word2vec de google pour construire un système de reconnaissance d'entités nommées. J'ai entendu dire que les réseaux neuronaux récursifs avec rétropropagation à travers la structure sont bien adaptés aux tâches de reconnaissance d'entités nommées, mais je n'ai pas pu trouver une implémentation décente ou …

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Pourquoi avons-nous besoin de XGBoost et Random Forest?

Je n'étais pas clair sur quelques concepts: XGBoost convertit les apprenants faibles en apprenants forts. Quel est l'avantage de faire cela? Combiner de nombreux apprenants faibles au lieu d'utiliser simplement un seul arbre? Random Forest utilise divers échantillons d'arbre pour créer un arbre. Quel est l'avantage de cette méthode au …

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Image VM pour les projets de science des données

Comme il existe de nombreux outils disponibles pour les tâches de science des données, il est lourd d'installer tout et de créer un système parfait. Existe-t-il une image Linux / Mac OS avec Python, R et d'autres outils open source de science des données installés et disponibles pour une utilisation …

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Scikit-learn: faire prédire SGDClassifier ainsi qu'une régression logistique

Un moyen de former une régression logistique consiste à utiliser la descente de gradient stochastique, avec laquelle scikit-learn offre une interface. Ce que je voudrais faire est de prendre une scikit-learn de SGDClassifier et l' ont marqué le même comme la régression logistique ici . Cependant, je dois manquer certaines …

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Pourquoi les communautés NLP et Machine Learning sont-elles intéressées par le deep learning?

J'espère que vous pourrez m'aider, car j'ai quelques questions à ce sujet. Je suis nouveau dans le domaine de l'apprentissage en profondeur, et même si j'ai fait quelques tutoriels, je ne peux pas relier ou distinguer les concepts les uns des autres.

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Toute console R en ligne?

Je recherche une console en ligne pour la langue R. Comme j'écris le code et le serveur devrait s'exécuter et me fournir la sortie. Similaire au site Web Datacamp.

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Est-ce que Random Forest est trop habillé?

J'ai lu autour de Random Forests, mais je ne peux pas vraiment trouver une réponse définitive au problème du sur-ajustement. Selon le document original de Breiman, ils ne devraient pas suremballer lors de l'augmentation du nombre d'arbres dans la forêt, mais il semble qu'il n'y ait pas de consensus à …

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Meilleures pratiques pour stocker des modèles d'apprentissage automatique Python

Quelles sont les meilleures pratiques pour enregistrer, stocker et partager des modèles d'apprentissage automatique? En Python, nous stockons généralement la représentation binaire du modèle, en utilisant pickle ou joblib. Dans mon cas, les modèles peuvent être ~ 100Mo grands. En outre, joblib peut enregistrer un modèle dans plusieurs fichiers, sauf …

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Signification des caractéristiques latentes?

J'apprends la factorisation matricielle pour les systèmes de recommandation et je vois le terme latent featuresse produire trop fréquemment mais je n'arrive pas à comprendre ce qu'il signifie. Je sais ce qu'est une fonctionnalité mais je ne comprends pas l'idée de fonctionnalités latentes. Pourriez-vous l'expliquer? Ou au moins me diriger …

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Est-il toujours préférable d'utiliser l'ensemble de données pour former le modèle final?

Une technique courante après la formation, la validation et le test du modèle préféré de Machine Learning consiste à utiliser l'ensemble de données complet, y compris le sous-ensemble de test, pour former un modèle final pour le déployer , par exemple un produit. Ma question est: est-ce toujours le mieux …

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Quelle est la différence entre la descente de gradient et la descente de gradient stochastique?

Quelle est la différence entre la descente de gradient et la descente de gradient stochastique? Je ne les connais pas très bien, pouvez-vous décrire la différence avec un petit exemple?

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Idées de projets de science des données [fermé]

Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Je ne sais pas …

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La modélisation avec des forêts aléatoires nécessite-t-elle une validation croisée?

Pour autant que je l'ai vu, les opinions ont tendance à différer à ce sujet. Les meilleures pratiques dicteraient certainement l'utilisation de la validation croisée (surtout si l'on compare les RF avec d'autres algorithmes sur le même ensemble de données). D'un autre côté, la source d'origine indique que le fait …

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