Science des données machine-learning

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Comment supprimer une ligne entière si les valeurs d'une colonne sont NaN [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour Data Science Stack Exchange. Fermé il y a 2 ans . Je voudrais supprimer toutes les lignes contenant des valeurs NaN …

8 machine-learning python data-cleaning data

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Quelle est la définition exacte de la dimension VC?

J'étudie l'apprentissage automatique à partir des conférences d'Andrew Ng Stanford et je viens de découvrir la théorie des dimensions VC. Selon les conférences et ce que j'ai compris, la définition de la dimension VC peut être donnée comme, Si vous pouvez trouver un ensemble de points, de sorte qu'il puisse …

8 machine-learning classification vc-theory

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Comprendre les mathématiques d'AdaGrad et d'AdaDelta

J'ai construit des modèles pour un projet, mais je ne peux pas me concentrer sur les mathématiques des algorithmes Adagrad et Adadelta. Je comprends le fonctionnement de la descente en gradient de vanille et j'ai écrit du code pour le faire fonctionner avec succès. Je serais reconnaissant si quelqu'un m'expliquait …

8 machine-learning gradient-descent

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Réseau convolutif pour la classification, extrêmement sensible à l'éclairage

J'ai formé un réseau convolutionnel pour classer les images d'un composant mécanique comme bonnes ou défectueuses. Bien que la précision du test soit élevée, j'ai réalisé que le modèle fonctionnait mal sur des images qui avaient un éclairage légèrement différent. Les fonctionnalités que j'essaie de détecter sont subtiles, et l'éclairage …

8 machine-learning classification deep-learning image-classification

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Regroupement avec similitude cosinus

J'ai un grand ensemble de données et une similitude cosinus entre eux. Je voudrais les regrouper en utilisant la similitude cosinus qui assemble des objets similaires sans avoir à spécifier au préalable le nombre de clusters que j'attends. J'ai lu la documentation sklearn de DBSCAN et Affinity Propagation, où les …

8 machine-learning data-mining clustering text-mining

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Les données linéairement non séparables peuvent-elles être apprises à l'aide d'entités polynomiales avec régression logistique?

Je sais que Polynomial Logistic Regressionpeut facilement apprendre des données typiques comme l'image suivante: Je me demandais si les deux données suivantes peuvent également être apprises en utilisant ou non. Polynomial Logistic Regression Je suppose que je dois ajouter plus d'explications. Prenez la première forme. Si nous ajoutons des caractéristiques …

8 machine-learning classification

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Utilisation des données de séries temporelles d'un capteur pour ML

J'ai les données suivantes pour un petit projet parallèle. Cela vient d'un accéléromètre posé sur une laveuse / sécheuse et j'aimerais qu'il me dise quand la machine est terminée. x est les données d'entrée (mouvement x / y / z comme une valeur), y est l'étiquette activée / désactivée Parce …

8 machine-learning time-series feature-engineering

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Pourquoi le sur-ajustement ne détruit-il pas les réseaux de neurones pour la classification MNIST?

J'ai un réseau neuronal simple (NN) pour la classification MNIST. Il comprend 2 couches cachées, chacune avec 500 neurones. Les dimensions du NN sont donc: 784-500-500-10. ReLU est utilisé dans tous les neurones, softmax est utilisé en sortie et l'entropie croisée est la fonction de perte. Ce qui m'intrigue, c'est …

8 machine-learning neural-network classification overfitting

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De quelles connaissances ai-je besoin pour écrire un simple programme d'IA pour jouer à un jeu?

Je suis diplômé du B.Sc. L'un de mes cours était «Introduction à l'apprentissage automatique», et j'ai toujours voulu faire un projet personnel dans ce sujet. J'ai récemment entendu parler de différentes formations à l'IA pour jouer à des jeux tels que Mario, Go, etc. Quelles connaissances dois-je acquérir pour former …

8 machine-learning algorithms beginner reinforcement-learning training

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Apprentissage automatique: écrire des poèmes

Je suis un étudiant en apprentissage automatique et ces jours-ci, j'essayais d'apprendre à utiliser la bibliothèque TensorFlow. J'ai parcouru divers tutoriels et essais et erreurs avec tensorflow, et je pensais que la meilleure façon de l'apprendre pour de vrai serait de l'utiliser dans un petit projet à moi. J'ai décidé …

8 machine-learning neural-network tensorflow

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Classe non équilibrée: class_weight pour les algorithmes ML dans Spark MLLib

Dans python sklearn, il existe plusieurs algorithmes (par exemple la régression, la forêt aléatoire ... etc.) qui ont le paramètre class_weight pour gérer les données non équilibrées. Cependant, je ne trouve pas un tel paramètre pour les algorithmes MLLib. Existe-t-il un plan d'implémentation de class_weight pour certains algorithmes MLLib? Ou …

8 machine-learning apache-spark unbalanced-classes weighted-data

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Questions lors de la transition d'un réseau neuronal vanille à un réseau neuronal récurrent

J'ai récemment appris comment un réseau neuronal vanille fonctionnerait, avec un nombre donné d'entrées, des nœuds cachés et le même nombre de sorties que les entrées. J'ai regardé divers articles liés au réseau neuronal récurrent, et je comprends le concept derrière, mais je n'arrive pas à comprendre certaines parties de …

8 machine-learning python neural-network rnn

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Un sur-ajustement peut-il se produire dans les algorithmes d'optimisation avancée?

en prenant un cours en ligne sur l'apprentissage automatique par Andrew Ng sur coursera, je suis tombé sur un sujet appelé surapprentissage . Je sais que cela peut se produire lorsque la descente de gradient est utilisée dans une régression linéaire ou logistique, mais peut-elle se produire lorsque des algorithmes …

8 machine-learning regression optimization gradient-descent overfitting

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Comment évaluer le clustering de texte?

Quelles mesures peuvent être utilisées pour évaluer les modèles de clustering de texte? J'ai utilisé tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ hierarchical clustering (metric is cosine similarity). Comment décider quel modèle est le meilleur?

8 machine-learning clustering text-mining

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Modèles d'apprentissage automatique en environnement de production

Disons qu'un modèle a été formé à la date utilisant les données étiquetées disponibles, divisé en formation et test, c'est-à-dire , test_ {dt1} . Ce modèle est ensuite déployé en production et fait des prédictions sur les nouvelles données entrantes. Certains jours X passent et il y a un tas …

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