Data Science machine-learning

2

Wie laufen reale maschinelle Lernproduktionssysteme?

Liebe Maschinelles Lernen / KI-Community, Ich bin nur ein angehender und aufstrebender Maschinenlerner, der an offenen Online-Datensätzen und einigen lokal für mein Projekt erstellten POCs gearbeitet hat. Ich habe einige Modelle gebaut und in Gurkenobjekte umgewandelt, um ein erneutes Training zu vermeiden. Und diese Frage verwirrt mich immer wieder. Wie …

7 machine-learning python deep-learning data-science-model

4

Merkmalsextraktion aus einem Streudiagramm

Angenommen, ich habe ein Streudiagramm wie dieses: Da ich viele Streudiagramme wie dieses habe, möchte ich eine Feature-Transformation durchführen, dh einen Squash (x,y)in einem einzelnen Term, der in ein NN eingegeben wird. Welche Transformation wie x/yoder (x/y)^2eine andere Transformation für diese Art von Diagrammen am besten geeignet ist, dh die …

7 machine-learning neural-network feature-extraction

1

Zielfunktion für die Klassifizierung mehrerer Etiketten

Die übliche Zielfunktion für die Klassifizierung mehrerer Etiketten (z. B. M-Etiketten) ist die binäre Kreuzentropie. Das Problem ist, wenn wir binäre Kreuzentropie verwenden, nehmen wir an, dass die Ausgabebezeichnungen unabhängig voneinander sind, was das Problem zu M unabhängigen binären Klassifizierungsproblemen macht. Gibt es eine geeignete Zielfunktion, die die Ausgabeetiketten voneinander …

7 machine-learning

1

Welcher Deep-Learning-Textklassifizierer ist gut für Gesundheitsdaten?

Ich habe einen Datensatz wie diesen: postID Sentence drugYesOrNo 1 He went out with his friends 2 He behaved nicely while talking with me 3 He stopped using drugs after a while 1 4 He did not meet any friend during last week 1 He slowly cut usage of drugs …

7 machine-learning deep-learning classification text-mining

4

Vorhersage aus Datenreihen mit unterschiedlichen Merkmalen

Ich untersuche ein Problem, bei dem die Datenpunkte ungleiche Merkmale aufweisen. Jede Instanz repräsentiert den Fortschritt eines Elements im gesamten System. Einige von ihnen haben ihren Endpunkt erreicht, andere befinden sich noch in der Zwischenphase. Die Anzahl der Stufen ist bekannt (insgesamt 10). Ich habe die Zeit, wenn es in …

7 machine-learning feature-scaling

1

Wie zeichnet man Faltungsdiagramme für neuronale Netze?

Ich muss ein ähnliches CNN-Diagramm zeichnen: Ich habe alle unter https://datascience.stackexchange.com/a/14900 genannten Tools ausprobiert , aber es gibt keine einfache Möglichkeit, dies zu tun. Gibt es eine automatisierte Möglichkeit, dies zu tun? Oder muss ich es manuell machen. Ist es außerdem möglich, dies zu zeichnen?: Ich fand http://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html , in …

7 machine-learning neural-network deep-learning

2

Migration von R zu Python: spezifische Fragen

Ich habe R und RStudio für Prototyping und Modellbildung verwendet und aufgrund einiger anhaltender Probleme (die nur für die Umgebung gelten würden, in der ich sie verwende) haben wir uns für Python entschieden. Ich möchte wissen: Gibt es eine Python-Entwicklungsumgebung wie "RStudio Server"? Wie einfach / schwer ist es, Multi-Threading …

7 machine-learning python scikit-learn

1

Gibt es eine Aktivierungsfunktion, die die Batch-Normalisierung überflüssig machen kann?

Während ich die Batch-Normalisierung lernte, dachte ich, warum können wir das "Gradientenskalenproblem" nicht mit einer geeigneten Aktivierungsfunktion lösen? Können wir die Aktivierungsfunktion nicht verzögern und skalieren, anstatt den gesamten Datensatz zu skalieren und sicherzustellen, dass die Varianz dadurch erhalten bleibt?

7 machine-learning

3

Unterstützt Tensorflow einen Entscheidungsbaumklassifizierer?

Ich versuche, einen Entscheidungsbaumklassifizierer zu implementieren, um meinen Datensatz zu klassifizieren. Ich benutze Python. Jetzt ist es einfach in scikit learn zu implementieren, aber wie kann ich dies in tensorflow implementieren.

7 machine-learning python deep-learning tensorflow decision-trees

3

Welche neuronale Netzwerktopologie soll Korrelationen zwischen Zeitreihen lernen?

Ich habe zwei (oder mehr im Prinzip) 1xN-Zeitreihen und möchte eine NN trainieren, um den nächsten Wert von beiden vorherzusagen. Ich kann sie als 2xN-Matrix anordnen und ein Fenster aus dieser Matrix als Eingabe in das NN einspeisen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das NN selbst strukturieren soll. …

7 machine-learning neural-network time-series correlation

1

Verständnis von naiven Bayes: Berechnung der bedingten Wahrscheinlichkeiten

Nehmen wir für eine Aufgabe zur Stimmungsanalyse an, wir haben einige Klassen, die durch und Merkmale .cccichichi Wir können die bedingte Wahrscheinlichkeit jeder Klasse wie : wobei jedes Merkmal darstellt und die Klasse ist wir haben. Dann können wir empirisch Unsere Prioritäten für jede Klasse sind dann gegeben durch: wobei:P.( …

7 machine-learning nlp naive-bayes-classifier sentiment-analysis natural-language-process

2

Wie würden Sie den Kompromiss zwischen Modellinterpretierbarkeit und Modellvorhersagekraft in Laienbegriffen beschreiben?

Ich weiß, dass es von den gestellten Daten und Fragen abhängt, aber stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie für einen bestimmten Datensatz entweder ein ziemlich komplexes nichtlineares Modell wählen können (das allerdings schwer zu interpretieren ist), um eine bessere Vorhersagekraft zu erhalten, möglicherweise weil das Modell die …

7 machine-learning predictive-modeling model-selection

1

Wie erhalte ich einen Konfidenzwert für Vorhersagen?

Ist es bei einem Regressionsproblem möglich, einen Vertrauens- / Zuverlässigkeitswert für eine bestimmte Vorhersage bei Modellen wie XGBoost oder Neuronalen Netzen zu berechnen?

7 machine-learning neural-network regression decision-trees xgboost

6

Clustering-Algorithmen für hochdimensionale binäre Daten mit geringer Dichte

Ich habe einen Datensatz mit 10.000 Genen wie unten person gene1 gene2 ... gene10000 ethnic 1 0 1 1 asian 2 1 0 1 European Jede Zeile bedeutet, ob eine Person ein Gen in ihrer DNA hat oder nicht. Wir versuchen, verschiedene ethnische Gruppen anhand der obigen Daten zu klassifizieren. …

7 machine-learning clustering unsupervised-learning

3

Erläutern Sie die Ausgabe eines bestimmten Klassifikators für die Funktionen

Ist es bei einem binären Klassifikator immer möglich zu erklären, warum er eine Eingabe als positive Klasse klassifiziert hat? Und damit meine ich, wenn wir eine große Anzahl von Funktionen haben, gibt es ein Tool, das sagt: "Für diese Ausgabe waren dies die Funktionen, die am meisten dafür verantwortlich waren, …

7 machine-learning classification feature-extraction

Als «machine-learning» getaggte Fragen