Data Science machine-learning

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Interpretieren des Entscheidungsbaums im Kontext von Feature-Wichtigkeiten

Ich versuche zu verstehen, wie man den Entscheidungsprozess eines mit sklearn erstellten Entscheidungsbaum-Klassifizierungsmodells vollständig versteht. Die beiden Hauptaspekte, die ich betrachte, sind eine grafische Darstellung des Baums und die Liste der Funktionsbedeutungen. Was ich nicht verstehe, ist, wie die Merkmalsbedeutung im Kontext des Baums bestimmt wird. Hier ist zum Beispiel …

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Warum führt die Lernrate dazu, dass die Gewichte meines neuronalen Netzwerks in die Höhe schnellen?

Ich benutze Tensorflow, um einfache neuronale Netze für ein bisschen Forschung zu schreiben, und ich hatte während des Trainings viele Probleme mit 'Nan'-Gewichten. Ich habe viele verschiedene Lösungen ausprobiert, wie das Ändern des Optimierers, das Ändern des Verlusts, der Datengröße usw., aber ohne Erfolg. Schließlich bemerkte ich, dass eine Änderung …

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Merkmale von Wortvektoren in word2vec

Ich versuche eine Stimmungsanalyse durchzuführen. Um die Wörter in Wortvektoren umzuwandeln, verwende ich das word2vec-Modell. Angenommen, ich habe alle Sätze in einer Liste mit dem Namen "Sätze" und übergebe diese Sätze wie folgt an word2vec: model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, window=5, sample=1e-3) Da ich keine Ahnung von Wortvektoren …

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Wie gehe ich mit anonym skalierten numerischen Prädiktoren an den Wettbewerb numer.ai heran?

Numer.ai gibt es schon eine Weile und es scheint nur wenige Beiträge oder andere Diskussionen darüber im Web zu geben. Das System hat sich von Zeit zu Zeit geändert und ist heute wie folgt eingerichtet: Zugdaten (N = 96K) und Testdaten (N = 33K) mit 21 Merkmalen mit kontinuierlichen Werten …

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Welche Empfehlungs-Engine für eine Situation, in der Benutzer nur einen Bruchteil aller Elemente sehen können?

Ich möchte einem Dokumentenverwaltungssystem eine Empfehlungsfunktion hinzufügen . Es ist ein Server, auf dem die meisten Unternehmensdokumente gespeichert sind. Die Mitarbeiter durchsuchen die Weboberfläche und klicken, um die gewünschten Dokumente herunterzuladen (oder online zu lesen). Jeder Mitarbeiter hat nur Zugriff auf eine Teilmenge aller Dokumente: Mein Ziel : Empfehlen Sie …

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Welche Algorithmen für maschinelles Lernen werden als guter Kompromiss zwischen Erklärbarkeit und Vorhersage akzeptiert?

Texte zum maschinellen Lernen, die Algorithmen wie Maschinen zur Erhöhung des Gradienten oder neuronale Netze beschreiben, kommentieren häufig, dass diese Modelle gut vorhersagbar sind, dies geht jedoch zu Lasten eines Verlustes an Erklärbarkeit oder Interpretierbarkeit. Umgekehrt werden einzelne Entscheidungsbäume und klassische Regressionsmodelle als gut erklärbar eingestuft, bieten jedoch eine (relativ) …

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Wie modelliere ich das Kaufverhalten eines Nutzers bei Amazon?

Für unser Abschlussprojekt in Data Science haben wir Folgendes vorgeschlagen: Geben Sie den Amazon Reviews-Datensatz an . Wir planen, einen Algorithmus zu entwickeln (der grob auf dem personalisierten PageRank basiert), der eine strategische Position für die Platzierung von Anzeigen bei Amazon festlegt. Zum Beispiel gibt es bei Amazon Millionen von …

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Tutorial zur Stimmungsanalyse

Ich versuche, die Stimmungsanalyse zu verstehen und sie in einer beliebigen Sprache (R, Python usw.) anzuwenden. Ich würde gerne wissen, ob es im Internet einen guten Platz für ein Tutorial gibt, dem ich folgen kann. Ich habe gegoogelt, aber ich war nicht sehr zufrieden, weil es sich nicht um Tutorials …

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Bücher über Reinforcement Learning

Ich habe schon seit einiger Zeit versucht, das Lernen von Verstärkung zu verstehen, aber irgendwie kann ich mir nicht vorstellen, wie man ein Programm für das Lernen von Verstärkung schreibt, um ein Problem der Gitterwelt zu lösen. Können Sie mir einige Lehrbücher vorschlagen, die mir helfen würden, eine klare Vorstellung …

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Irgendeine Idee über die Anwendung eines tiefen Traums?

Kürzlich hat Google interessante tiefe Träume veröffentlicht. Sehen Sie neben der Kunstgeneration wie http://deepdreamgenerator.com/ mögliche Anwendungen von Deep Dream in Computer Vision oder maschinellem Lernen?

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Gibt es eine Methode, die der Dimensionsreduktion entgegengesetzt ist?

Ich bin neu im Bereich des maschinellen Lernens, habe aber meinen Teil zur Signalverarbeitung beigetragen. Bitte lassen Sie mich wissen, wenn diese Frage falsch beschriftet wurde. Ich habe zweidimensionale Daten, die durch mindestens drei Variablen definiert sind, wobei ein stark nichtlineares Modell viel zu kompliziert ist, um es zu simulieren. …

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Beziehung zwischen VC-Dimension und Freiheitsgraden

Ich studiere maschinelles Lernen und glaube, dass es eine starke Beziehung zwischen dem Konzept der VC-Dimension und dem klassischeren (statistischen) Konzept der Freiheitsgrade gibt. Kann jemand einen solchen Zusammenhang erklären?

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Verwenden von Vowpal Wabbit für NER

Das Vowpal Wabbit (VW) unterstützt offenbar die Sequenz-Tagging-Funktion über SEARN . Das Problem ist, dass ich nirgendwo eine detaillierte Parameterliste mit Erklärungen und einigen Beispielen finden kann. Das Beste, was ich finden konnte, ist Zinkovs Blogeintrag mit einem sehr kurzen Beispiel. Die Haupt-Wiki-Seite erwähnt SEARN kaum. Im ausgecheckten Quellcode habe …

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Komplementäre naive Bayes in Python implementieren?

Problem Ich habe versucht, Naive Bayes für einen beschrifteten Datensatz von Kriminalitätsdaten zu verwenden, habe aber wirklich schlechte Ergebnisse erzielt (7% Genauigkeit). Naive Bayes läuft viel schneller als andere Alogorithmen, die ich verwendet habe, deshalb wollte ich herausfinden, warum die Punktzahl so niedrig war. Forschung Nach dem Lesen stellte ich …

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Signalcodierung lernen

Ich habe eine große Anzahl von Samples, die Manchester-codierte Bitströme als Audiosignale darstellen. Die Frequenz, mit der sie codiert werden, ist die primäre Frequenzkomponente, wenn sie hoch ist, und im Hintergrund ist eine konstante Menge an weißem Rauschen zu sehen. Ich habe diese Streams manuell dekodiert, aber ich habe mich …

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Als «machine-learning» getaggte Fragen