Data Science

7

Gibt es kostenlose Cloud-Dienste zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen?

Ich möchte ein umfassendes Modell mit einer großen Menge an Trainingsdaten trainieren, aber mein Desktop verfügt nicht über die Fähigkeit, ein derart umfassendes Modell mit diesen umfangreichen Daten zu trainieren. Ich möchte wissen, ob es kostenlose Cloud-Dienste gibt, mit denen Sie maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle trainieren können. Ich würde auch …

27 machine-learning neural-network deep-learning cloud-computing

3

So erzwingen Sie, dass Gewichte in der linearen Regression nicht negativ sind

Ich verwende eine standardmäßige lineare Regression mit Scikit-Learn in Python. Ich möchte jedoch erzwingen, dass die Gewichte für jedes Merkmal alle positiv sind (nicht negativ). Kann ich das auf irgendeine Weise erreichen? Ich habe in der Dokumentation gesucht, aber keinen Weg gefunden, dies zu erreichen. Ich verstehe, dass ich möglicherweise …

27 python scikit-learn linear-regression

3

Allgemeine Vorgehensweise zum Extrahieren von Schlüsseltexten aus Sätzen (nlp)

Gegeben ein Satz wie: Complimentary gym access for two for the length of stay ($12 value per person per day) Wie kann ich allgemein vorgehen, um das Wort Fitnessstudio oder Zugang zum Fitnessstudio zu identifizieren?

27 machine-learning nlp text-mining data-cleaning

1

Wie berechnet Keras die Genauigkeit?

Wie berechnet Keras die Genauigkeit aus den klassenweisen Wahrscheinlichkeiten? Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben 100 Proben im Test-Set, die zu einer von zwei Klassen gehören können. Wir haben auch eine Liste der klassenweisen Wahrscheinlichkeiten. Welchen Schwellenwert verwendet Keras, um eine Stichprobe einer der beiden Klassen zuzuweisen?

26 neural-network deep-learning keras

1

PyTorch vs. Tensorflow Fold

Sowohl PyTorch als auch Tensorflow Fold sind Deep-Learning-Frameworks für Situationen, in denen die Eingabedaten eine ungleichmäßige Länge oder Dimension aufweisen ( dh Situationen, in denen dynamische Diagramme nützlich oder erforderlich sind). Ich würde gerne wissen, wie sie im Sinne von Paradigmen, auf die sie sich stützen (z. B. dynamisches Batching) …

26 python deep-learning tensorflow pytorch

4

Bücher über die "Wissenschaft" in Data Science? [geschlossen]

Was sind die Bücher über die Wissenschaft und Mathematik hinter der Datenwissenschaft? Es fühlt sich so an, als würden so viele "Data Science" -Bücher Tutorials programmieren und Dinge wie Datenerzeugungsprozesse und statistische Schlussfolgerungen nicht berühren. Ich kann bereits codieren, was ich schwach bin, ist die Mathematik / Statistik / Theorie …

26 statistics reference-request

7

Öffentlich verfügbare Datasets / APIs für soziale Netzwerke

Als Erweiterung unserer umfangreichen Liste öffentlich verfügbarer Datasets würde ich gerne wissen, ob es eine Liste öffentlich verfügbarer Datasets / Crawler-APIs für soziale Netzwerke gibt. Es wäre sehr schön, wenn neben einem Link zum Datensatz / API auch Merkmale der verfügbaren Daten hinzugefügt würden. Solche Informationen sollten und sind nicht …

26 open-source dataset crawling

7

Wie klone ich eine Python-Arbeitsumgebung auf einem anderen Computer?

Ich habe mit Python (Anaconda + Flask) auf meiner Workstation ein Modell für maschinelles Lernen entwickelt, und alles läuft gut. Später habe ich versucht, dieses Programm auf einen anderen Computer zu übertragen, wobei ich natürlich versucht habe, dieselbe Umgebung einzurichten, das Programm jedoch nicht ausgeführt werden kann. Ich habe das …

26 python anaconda

7

Kann maschinelles Lernen eine Funktion wie das Finden des Maximums aus einer Liste lernen?

Ich habe eine Eingabe, die eine Liste ist, und die Ausgabe ist das Maximum der Elemente der Eingabeliste. Kann maschinelles Lernen eine solche Funktion lernen, die immer das Maximum der in der Eingabe vorhandenen Eingabeelemente auswählt? Dies mag als eine ziemlich grundlegende Frage erscheinen, aber es könnte mir ein Verständnis …

26 machine-learning deep-learning

2

So legen Sie die Schritte batch_size, steps_per epoch und validation fest

Ich fange an, CNNs mit Keras zu lernen. Ich benutze das Theano-Backend. Ich verstehe nicht, wie man Werte setzt auf: batch_size, schritte pro epoche, Validierungsschritte. Auf welchen Wert sollten die batch_sizeSchritte pro Epoche und die Validierungsschritte eingestellt werden, wenn 240.000 Stichproben im Trainingssatz und 80.000 im Testsatz vorhanden sind?

26 machine-learning keras cnn

6

Maschinelles Lernen zur Einschätzung des Alters von Nutzern anhand von Facebook-Websites, die sie mögen

Ich habe eine Datenbank aus meiner Facebook-Anwendung und versuche, mithilfe von maschinellem Lernen das Alter der Benutzer basierend auf den von ihnen bevorzugten Facebook-Websites einzuschätzen. Es gibt drei entscheidende Merkmale meiner Datenbank: Die Altersverteilung in meinem Trainingsset (insgesamt 12.000 Benutzer) ist auf jüngere Benutzer ausgerichtet (dh ich habe 1157 Benutzer …

25 machine-learning dimensionality-reduction python

2

Zusammenführen von zwei verschiedenen Modellen in Keras

Ich versuche, zwei Keras-Modelle zu einem einzigen Modell zusammenzuführen, und dies kann ich nicht erreichen. Zum Beispiel in der beigefügten Figur, würde Ich mag die mittlere Schicht holen die Dimension 8, und das als Eingabe an die Schicht B 1 (der Dimension 8 wieder) in Modell B und dann beiden …

25 machine-learning python deep-learning keras tensorflow

2

LightGBM vs XGBoost

Ich versuche zu verstehen, was besser ist (genauer, insbesondere bei Klassifizierungsproblemen) Ich habe nach Artikeln gesucht, die LightGBM und XGBoost vergleichen, aber nur zwei gefunden: https://medium.com/implodinggradients/benchmarking-lightgbm-how-fast-is-lightgbm-vs-xgboost-15d224568031 - es geht nur um Geschwindigkeit, aber nicht um Genauigkeit. https://github.com/Microsoft/LightGBM/wiki/Experiments - das ist von den Autoren von LightGBM und kein Wunder, dass LightGBM …

25 xgboost

4

Gibt es eine einfache Möglichkeit, pandas.DataFrame.isin parallel auszuführen?

Ich habe ein Modellierungs- und Bewertungsprogramm, das die DataFrame.isinFunktion von Pandas stark nutzt und Listen von Facebook-Like-Einträgen einzelner Benutzer für jede von mehreren tausend spezifischen Seiten durchsucht. Dies ist der zeitaufwändigste Teil des Programms, mehr als das Modellieren oder Bewerten von Stücken, einfach weil es nur auf einem Kern läuft, …

25 performance python pandas parallel

5

Wie man die Anzahl der Neuronen und Schichten in neuronalen Netzen einstellt

Ich bin Anfänger in neuronalen Netzen und habe Probleme, zwei Konzepte zu verstehen: Wie entscheidet man sich für die Anzahl der mittleren Schichten eines bestimmten neuronalen Netzwerks? 1 gegen 10 oder was auch immer. Wie bestimmt man die Anzahl der Neuronen in jeder mittleren Schicht? Wird empfohlen, in jeder mittleren …

25 machine-learning neural-network deep-learning hyperparameter hyperparameter-tuning