Data Science

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Können Algorithmen für maschinelles Lernen Sportergebnisse oder -spiele vorhersagen?

Ich habe eine Vielzahl von NFL-Datensätzen, von denen ich denke, dass sie ein gutes Nebenprojekt sind, aber ich habe noch nichts damit gemacht. Als ich auf diese Seite kam, dachte ich an Algorithmen für maschinelles Lernen und fragte mich, wie gut sie das Ergebnis von Fußballspielen oder sogar das nächste …

40 machine-learning sports

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GBM gegen XGBOOST? Hauptunterschiede?

Ich versuche, die Hauptunterschiede zwischen GBM und XGBOOST zu verstehen. Ich habe versucht, es zu googeln, konnte aber keine guten Antworten finden, die die Unterschiede zwischen den beiden Algorithmen erklären und erklären, warum xgboost fast immer eine bessere Leistung als GBM erbringt. Was macht XGBOOST so schnell?

40 machine-learning algorithms xgboost ensemble-modeling gbm

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Wann man was benutzt - Maschinelles Lernen [geschlossen]

Kürzlich hat er in einem Kurs für maschinelles Lernen von Professor Oriol Pujol an der UPC / Barcelona die gängigsten Algorithmen, Prinzipien und Konzepte für eine breite Palette von Aufgaben im Zusammenhang mit maschinellem Lernen beschrieben. Hier teile ich sie mit dir und frage dich: Gibt es ein umfassendes Framework, …

39 machine-learning algorithms

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Hat batch_size in Keras irgendwelche Auswirkungen auf die Qualität der Ergebnisse?

Ich bin dabei, ein großes LSTM-Netzwerk mit 2-3 Millionen Artikeln zu trainieren und habe Probleme mit Speicherfehlern (ich verwende AWS EC2 g2x2large). Ich fand heraus, dass eine Lösung darin besteht, die batch_size. Ich bin mir jedoch nicht sicher, ob dieser Parameter nur mit Problemen der Speichereffizienz zusammenhängt oder ob er …

38 deep-learning keras

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Muss ich Hadoop lernen, um ein Data Scientist zu sein?

Ein aufstrebender Datenwissenschaftler hier. Ich weiß nichts über Hadoop, aber da ich über Data Science und Big Data gelesen habe, sehe ich viele Gespräche über Hadoop. Ist es absolut notwendig, Hadoop zu lernen, um ein Data Scientist zu sein?

38 bigdata apache-hadoop

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Was ist der Unterschied zwischen "äquivariant zur Übersetzung" und "invariant zur Übersetzung"?

Ich habe Probleme, den Unterschied zwischen der Äquivariante zur Übersetzung und der Invariante zur Übersetzung zu verstehen . In dem Buch Deep Learning . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville und Y. Bengio), findet man in den Faltungsnetzwerken: [...] die besondere Form der Parameterfreigabe bewirkt, dass die Ebene eine …

38 neural-network deep-learning convolution

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Verwenden Datenwissenschaftler Excel?

Ich würde mich als Gesellen-Datenwissenschaftler bezeichnen. Wie die meisten (glaube ich) habe ich meine ersten Diagramme erstellt und meine ersten Aggregationen in der Schule und am College mit Excel durchgeführt. Als ich das College, die Graduiertenschule und ~ 7 Jahre Berufserfahrung hinter mir hatte, lernte ich schnell etwas, was ich …

37 tools career excel

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Wie ist die Ausgabe von XGBoost zu interpretieren?

Ich habe ein xgboost-Modell ausgeführt. Ich weiß nicht genau, wie ich die Ausgabe von interpretieren soll xgb.importance. Was ist die Bedeutung von Gain, Cover und Frequency und wie interpretieren wir sie? Was bedeuten Split, RealCover und RealCover%? Ich habe einige zusätzliche Parameter hier Gibt es andere Parameter, die mehr über …

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Hat scikit-learn einen Vorwärtsauswahl- / schrittweisen Regressionsalgorithmus?

Ich arbeite an dem Problem mit zu vielen Funktionen und das Training meiner Modelle dauert viel zu lange. Ich habe einen Vorwärtsauswahlalgorithmus implementiert, um Features auszuwählen. Allerdings habe ich mich gefragt, ob Scikit-Learn einen Vorwärtsauswahl- / schrittweisen Regressionsalgorithmus hat.

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Berechnung und Visualisierung der Korrelationsmatrix mit Pandas

Ich habe einen Pandadatenrahmen mit mehreren Einträgen und möchte die Korrelation zwischen dem Einkommen einer Art von Geschäften berechnen. Es gibt eine Reihe von Geschäften mit Einkommensdaten, Klassifizierung des Tätigkeitsbereichs (Theater, Tuchläden, Lebensmittel ...) und anderen Daten. Ich habe versucht, einen neuen Datenrahmen zu erstellen und eine Spalte mit den …

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Was halten Sie von Data Science-Zertifizierungen?

Ich habe jetzt zwei Data Science-Zertifizierungsprogramme gesehen - das John Hopkins- Programm, das bei Coursera erhältlich ist, und das Cloudera- Programm . Ich bin sicher, es gibt andere da draußen. Die John Hopkins-Gruppe von Klassen konzentriert sich auf R als Toolset, deckt jedoch eine Reihe von Themen ab: R Programmierung …

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Datenwissenschaftsbezogene lustige Zitate

Es war üblich, dass Benutzer verschiedener Communities lustige Dinge über ihre Felder zitierten. Es kann Spaß machen, Ihre lustigen Dinge über maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Science und die Dinge, mit denen Sie jeden Tag konfrontiert sind, zu teilen!

35 machine-learning neural-network deep-learning

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Warum ist es beim überwachten Lernen schlecht, korrelierte Merkmale zu haben?

Ich habe irgendwo gelesen, dass wir ein Feature entfernen müssen, wenn es zu korreliert ist, da dies das Modell verschlechtern könnte. Es ist klar, dass korrelierte Features bedeuten, dass sie die gleichen Informationen enthalten. Daher ist es logisch, eines von ihnen zu entfernen. Aber ich kann nicht verstehen, warum dies …

35 machine-learning correlation

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Erklärung der entropieübergreifenden Verluste

Angenommen, ich erstelle eine NN für die Klassifizierung. Die letzte Schicht ist eine dichte Schicht mit Softmax-Aktivierung. Ich habe fünf verschiedene Klassen zu klassifizieren. Angenommen, für ein einzelnes Trainingsbeispiel true labelist das, [1 0 0 0 0]während die Vorhersagen sind [0.1 0.5 0.1 0.1 0.2]. Wie würde ich den Kreuzentropieverlust …

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Der Unterschied zwischen `Dense` und` TimeDistributedDense` von `Keras`

Ich bin immer noch über den Unterschied zwischen verwirrt Denseund TimeDistributedDensevon Kerasobwohl es schon einige ähnliche Fragen hier und hier . Die Leute diskutieren viel, aber keine gemeinsamen Schlussfolgerungen. Und obwohl @fchollet hier folgendes feststellte: TimeDistributedDenseDenseWendet auf jeden Zeitschritt eines 3D-Tensors dieselbe (vollständig verbundene) Operation an. Ich brauche noch eine …

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