Data Science

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Ich suche nach einem Artikel, der die Grundlagen des tiefen Lernens beschreibt. Idealerweise wie der Andrew Ng Kurs für tiefes Lernen. Weißt du, wo ich das finden kann?

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Wie gehen Sie mit den Erwartungen bei der Arbeit um?

Angesichts der großen Nachfrage nach Data Science, maschinellem Lernen und all den Erfolgsgeschichten gibt es viele berechtigte und überhöhte Erwartungen von Data Scientists und ihren Vorhersagemodellen. Meine Frage an praktizierende Statistiker, Experten für maschinelles Lernen und Data Scientists lautet: Wie gehen Sie mit den Erwartungen der Geschäftsleute in Ihrem Unternehmen …

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Wie gehe ich mit Zeitreihen um, die sich in der Saisonalität oder in anderen Mustern ändern?

Hintergrund Ich arbeite an einem Zeitreihendatensatz von Energiezählerständen. Die Länge der Serie variiert je nach Meter - für einige habe ich mehrere Jahre, für andere nur einige Monate usw. Viele zeigen eine signifikante Saisonalität und oft mehrere Schichten - innerhalb eines Tages, einer Woche oder eines Jahres. Eines der Dinge, …

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xgboost: Letzten Stichproben mehr Bedeutung beimessen

Gibt es eine Möglichkeit, neueren Punkten bei der Datenanalyse mit xgboost mehr Bedeutung zu verleihen?

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Wie berechnet man die mAP für die Erkennungsaufgabe für die PASCAL VOC Challenge?

Wie berechnet man den mAP (Mean Average Precision) für die Erkennungsaufgabe der Pascal VOC-Bestenlisten? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Dort heißt es - auf Seite 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Durchschnittliche Präzision (AP). Für die VOC2007-Herausforderung wurde die interpolierte Durchschnittsgenauigkeit (Salton und Mcgill 1986) verwendet, um sowohl die Klassifizierung als auch die Erkennung zu bewerten. Für …

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Was ist der Unterschied zwischen Gradient Descent und Stochastic Gradient Descent?

Was ist der Unterschied zwischen Gradient Descent und Stochastic Gradient Descent? Ich bin mit diesen nicht sehr vertraut. Können Sie den Unterschied mit einem kurzen Beispiel beschreiben?

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Was ist die Positionscodierung im Transformatormodell?

Ich bin neu bei ML und dies ist meine erste Frage hier. Tut mir leid, wenn meine Frage albern ist. Ich versuche, das Papier zu lesen und zu verstehen. Achtung ist alles, was Sie brauchen, und darin befindet sich ein Bild: Ich weiß nicht, was Positionscodierung ist. Durch das Anhören …

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Summieren von Werten, die in Pandas nach zwei Spalten gruppiert sind

Ich habe einen Pandas DataFrame wie diesen: df = pd.DataFrame({ 'Date': ['2017-1-1', '2017-1-1', '2017-1-2', '2017-1-2', '2017-1-3'], 'Groups': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two'], 'data': range(1, 6)}) Date Groups data 0 2017-1-1 one 1 1 2017-1-1 one 2 2 2017-1-2 one 3 3 2017-1-2 two 4 4 2017-1-3 two 5 Wie kann …

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In PySpark werden mehrere Datenrahmen zeilenweise zusammengeführt

Ich habe 10 Datenrahmen pyspark.sql.dataframe.DataFrame, erhalten aus randomSplitwie (td1, td2, td3, td4, td5, td6, td7, td8, td9, td10) = td.randomSplit([.1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1], seed = 100)jetzt will ich 9 beitreten td‚s in einem einzigen Datenrahmen, wie soll ich das tun? Ich habe es schon …

21 python apache-spark cross-validation pyspark

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Was ist ein guter Weg, um zyklische Ordnungsattribute zu transformieren?

Ich habe ein Stundenfeld als Attribut, aber es nimmt zyklische Werte an. Wie könnte ich die Funktion umwandeln, um die Informationen wie '23' und '0' Stunde zu erhalten, sind nicht weit entfernt. Eine Möglichkeit, die ich mir vorstellen könnte, ist die Transformation: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 …

21 feature-extraction feature-scaling featurization

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Gibt es Regeln für die Auswahl der Größe einer Mini-Charge?

Beim Training neuronaler Netze ist ein Hyperparameter die Größe eines Minibatches. Übliche Auswahlmöglichkeiten sind 32, 64 und 128 Elemente pro Minibatch. Gibt es irgendwelche Regeln / Richtlinien, wie groß eine Mini-Charge sein sollte? Gibt es Veröffentlichungen, in denen die Auswirkungen auf das Training untersucht werden?

21 neural-network deep-learning convnet optimization

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Neuronales Netz für Mehrfachausgangsregression

Ich habe einen Datensatz mit 34 Eingabespalten und 8 Ausgabespalten. Eine Möglichkeit zur Lösung des Problems besteht darin, die 34 Eingaben zu verwenden und für jede Ausgabespalte ein individuelles Regressionsmodell zu erstellen. Ich frage mich, ob dieses Problem mit nur einem Modell, insbesondere mit Neural Network, gelöst werden kann. Ich …

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Wie lade ich FastText Pretrained Model mit Gensim?

Ich habe versucht, ein FastText-vortrainiertes Modell von hier aus zu laden . Ich benutze wiki.simple.de from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) Es werden jedoch die folgenden Fehler angezeigt Traceback (most recent call last): File "nltk_check.py", line 28, in <module> word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) File "P:\major_project\venv\lib\sitepackages\gensim\models\keyedvectors.py",line 206, in load_word2vec_format …

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Sind Entscheidungsbaumalgorithmen linear oder nichtlinear?

Kürzlich wurde ein Freund von mir in einem Interview gefragt, ob Entscheidungsbaumalgorithmen lineare oder nichtlineare Algorithmen sind. Ich habe versucht, nach Antworten auf diese Frage zu suchen, konnte aber keine zufriedenstellende Erklärung finden. Kann jemand die Lösung dieser Frage beantworten und erklären? Was sind noch andere Beispiele für nichtlineare Algorithmen …

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train_test_split () -Fehler: Eingabevariablen mit inkonsistenter Anzahl von Stichproben gefunden

Ziemlich neu in Python, aber ich baue mein erstes RF-Modell basierend auf einigen Klassifizierungsdaten auf. Ich habe alle Bezeichnungen in Int64-numerische Daten konvertiert und als Numpy-Array in X und Y geladen. Beim Versuch, die Modelle zu trainieren, tritt jedoch ein Fehler auf. So sehen meine Arrays aus: >>> X = …

21 python scikit-learn sampling