Data Science

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Neuronale Netze: Kann ich sowohl Sigmoid als auch Tanh als Aktivierungsfunktionen verwenden?

Kann ich in einer neuronalen Netzwerkarchitektur die Sigmoid-Funktion in einigen Schichten und die Tanh-Funktion in den anderen verwenden? Ist es eine gute Wahl?

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Welche Methoden zur Entfernungsberechnung gibt es beim Clustering? wann sollten wir jeden von ihnen verwenden?

Welche Methoden zur Entfernungsberechnung gibt es beim Clustering? wie Manhattan, Euklidisch usw.? Außerdem weiß ich nicht, wann ich sie verwenden soll. Ich benutze immer euklidische Distanz.

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Neuronale Netze: Wie werden Daten aus der realen Welt vorbereitet, um Ereignisse mit geringer Wahrscheinlichkeit zu erkennen?

Ich habe einen realen Datensatz von Kreditnehmern (50.000 Datensätze). Das Set enthält Kategorien wie Verheiratet, Single, Geschieden usw. sowie fortlaufende Daten wie Einkommen, Alter usw. Einige Datensätze sind unvollständig oder enthalten Ausreißer. Die abhängige Variable ist Standard / Gut (0,1). Wir versuchen, ein neuronales Netzwerk zu trainieren, um Standardwerte basierend …

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Twitter-Stimmungsanalyse: Erkennen neutraler Tweets trotz Training nur für positive und negative Klassen

Ich bin ein Neuling, wenn es um maschinelles Lernen geht. Ich versuche, praktische Erfahrungen zu sammeln, indem ich verschiedene überwachte Lernalgorithmen mithilfe der Scikit-Learn-Bibliothek von Python analysiere. Ich verwende den sentiment140-Datensatz von 1,6 Millionen Tweets für die Stimmungsanalyse unter Verwendung verschiedener dieser Algorithmen. Ich weiß nicht, ob es eine dumme …

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Was ist ein "Residual Mapping"?

Ein kürzlich veröffentlichtes Papier von He et al. ( Deep Residual Learning für die Bilderkennung , Microsoft Research, 2015) behauptet, dass sie bis zu 4096 Schichten (keine Neuronen!) Verwenden. Ich versuche das Papier zu verstehen, aber ich stolpere über das Wort "Rest". Könnte mir bitte jemand eine Erklärung / Definition …

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Was ist die Neuheit in AlphaGo, dem Go-Spielsystem von Google Deepmind?

Kürzlich Forscher bei Google Deepmind veröffentlichten ein Papier , in dem sie ein Go Spielsystem beschrieben, das die besten aktuellen Computerprogramme und die menschlichen Europameister schlagen. Ich habe mir dieses Papier kurz angesehen und es scheint, dass es viele interessante Ideen aus früheren Papieren verwendet. Was haben sie anders gemacht, …

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Training von Deep Nets auf einem normalen Laptop

Wäre es für einen Amateur möglich, der praktische Erfahrungen beim Entwerfen und Trainieren tiefer neuronaler Netze sammeln möchte, einen gewöhnlichen Laptop für diesen Zweck zu verwenden (keine GPU), oder ist es hoffnungslos, gute Ergebnisse zu erzielen? angemessene Zeit ohne einen leistungsstarken Computer / Cluster / GPU? Genauer gesagt handelt es …

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Wie interpretiere ich einen Entscheidungsbaum richtig?

Ich versuche herauszufinden, ob ich einen online gefundenen Entscheidungsbaum richtig interpretiere. Die abhängige Variable dieses Entscheidungsbaums ist die Bonität, die zwei Klassen hat, schlecht oder gut. Die Wurzel dieses Baums enthält alle 2464 Beobachtungen in diesem Datensatz. Das einflussreichste Attribut zur Bestimmung der Klassifizierung einer guten oder schlechten Bonität ist …

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Einfaches Beispiel für die Minimierung genetischer Algen

Ich habe eine Weile nach Beispielen gesucht, wie ich mithilfe eines genetischen Algorithmus in Python die Punkte finden kann, an denen eine Funktion ihr Minimum erreicht. Ich habe mir die DEAP-Dokumentation angesehen, aber die Beispiele dort waren für mich ziemlich schwer zu befolgen. Zum Beispiel: def function(x,y): return x*y+3*x-x**2 Ich …

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Wo genau

Ich habe verstanden, dass SVMs binäre, lineare Klassifizierer sind (ohne den Kernel-Trick). Sie haben Trainingsdaten(xi,yi)(xi,yi)(x_i, y_i) wo xixix_i ist ein Vektor und yich∈ { - 1 , 1 }yi∈{−1,1}y_i \in \{-1, 1\}ist die Klasse. Da es sich um binäre lineare Klassifikatoren handelt, besteht die Aufgabe darin, eine Hyperebene zu finden, …

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SPARK Mllib: Logistische Regression für mehrere Klassen, wie erhält man die Wahrscheinlichkeiten aller Klassen und nicht die oberste?

Ich benutze LogisticRegressionWithLBFGS, um einen Klassifikator für mehrere Klassen zu trainieren. Gibt es eine Möglichkeit, die Wahrscheinlichkeit aller Klassen (nicht nur der Spitzenkandidatenklasse) zu ermitteln, wenn ich das Modell an neuen unsichtbaren Stichproben teste? PS Ich bin nicht unbedingt verpflichtet, den LBFGS-Klassifikator zu verwenden, möchte aber die logistische Regression in …

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Fehlerbehebung bei der Implementierung eines neuronalen Netzwerks

Ich habe den Standford / Coursera-Kurs für maschinelles Lernen durchlaufen . und es ist ziemlich gut gelaufen. Ich interessiere mich wirklich mehr für das Verständnis des Themas als für das Erhalten der Note aus dem Kurs und als solches versuche ich, den gesamten Code in einer Programmiersprache zu schreiben, die …

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Wie stelle ich die Heap-Größe für Spark ein / erhalte sie (über Python Notebook)?

Ich verwende Spark (1.5.1) von einem IPython-Notebook auf einem MacBook Pro. Nach der Installation von Spark und Anaconda starte ich IPython von einem Terminal aus, indem ich Folgendes ausführe : IPYTHON_OPTS="notebook" pyspark. Dies öffnet eine Webseite, auf der alle meine IPython-Notizbücher aufgelistet sind. Ich kann einen von ihnen auswählen und …

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Eine Hot-Codierung für eine große Anzahl von Werten

Wie verwenden wir eine Hot-Codierung, wenn die Anzahl der Werte, die eine kategoriale Variable annehmen kann, groß ist? In meinem Fall sind es 56 Werte. Wie üblich müsste ich dem Trainingsdatensatz 56 Spalten (56 Binärmerkmale) hinzufügen, was die Komplexität und damit die Trainingszeit immens erhöht. Wie gehen wir mit solchen …

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Gibt es einen Unterschied zwischen „Klassifizierung“ und „Kennzeichnung“?

Bis vor kurzem dachte ich, dass "Kennzeichnung" und "Klassifizierung" Synonyme sind. Aber als ich eine andere Frage zur Terminologie in der Bildverarbeitung stellte, dachte ich darüber nach: Gibt es einen Unterschied zwischen "Kennzeichnung" und "Klassifizierung"? Ich dachte, dass die "Klasse" das Konzept ist, das Sie erkennen möchten, und "Label" ist …

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