डेटा साइंस

मैंने हाल ही में जोनाथन लॉन्ग, इवान शेल्मर, ट्रेवर डेरेल द्वारा सिमेंटिक सेग्मेंटेशन के लिए पूरी तरह से कन्वेंशनल नेटवर्क पढ़ा । मुझे समझ में नहीं आता है कि "deconvolutional परतों" क्या / कैसे वे काम करते हैं। प्रासंगिक हिस्सा है 3.3। अपसम्पलिंग पीछे की ओर दी गई सजा है …

187 neural-network  convnet  convolution 

डेटा विज्ञान में आम समस्याओं में से एक उच्च स्तरीय विश्लेषण करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा को किसी तरह से साफ (अर्ध-संरचित) प्रारूप में इकट्ठा करना और विभिन्न स्रोतों से मैट्रिक्स का संयोजन करना है। इस साइट पर अन्य लोगों के प्रयास, विशेष रूप से अन्य प्रश्नों को …

167 open-source  dataset 

मेरे डेटा सेट में कई संख्यात्मक विशेषताएँ और एक श्रेणीबद्ध है। कहो NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, जहां CategoricalAttrतीन संभावित एक मान लेता है: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2या CategoricalAttrValue3। मैं ऑक्टेव https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ के लिए डिफ़ॉल्ट k- साधन क्लस्टरिंग कार्यान्वयन का उपयोग कर रहा हूं । यह केवल संख्यात्मक डेटा के साथ काम …

133 data-mining  clustering  octave  k-means  categorical-data 

मैं विभिन्न मशीन सीखने की समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रहा हूं। मैं पायथन और पाइब्रेन का उपयोग कर रहा हूं लेकिन यह लाइब्रेरी लगभग बंद है। क्या पायथन में अन्य अच्छे विकल्प हैं?

130 machine-learning  python  neural-network 

मुझे पता है कि class_weightsफिटिंग में पैरामीटर शब्दकोश के साथ केरस में एक संभावना है , लेकिन मुझे कोई उदाहरण नहीं मिला। क्या कोई ऐसा प्रदान करना चाहेगा? वैसे, इस मामले में उपयुक्त प्रैक्सिस केवल अल्पसंख्यक वर्ग को आनुपातिक रूप से अपने अंडरप्रिटेशन के लिए भारित करने के लिए है?

128 classification  keras  weighted-data 

दृश्य मान्यता के लिए संवैधानिक तंत्रिका नेटवर्क पर स्टैनफोर्ड पाठ्यक्रम नोट्स का उल्लेख करते हुए , एक पैराग्राफ कहता है: "दुर्भाग्य से, प्रशिक्षण के दौरान ReLU इकाइयाँ नाजुक हो सकती हैं और" मर "सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक ReLU न्यूरॉन के माध्यम से बहने वाली एक बड़ी ढाल इस …

119 machine-learning  neural-network  deep-learning 

में एमएल शुरुआती के लिए MNIST वे के रूप में क्रोस एंट्रोपी को परिभाषित Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) वर्ग के लिए भविष्यवाणी की संभावना मूल्य है मैं और y ' मैं उस वर्ग के लिए सच संभावना है।yiyiy_iiiiy′iyi′y_i' प्रश्न 1 क्या यह एक समस्या नहीं है …

115 machine-learning  tensorflow 

मैं डेटा साइंस के लिए नौसिखिया हूं और मुझे स्किकिट-लर्न में अंतर fitऔर fit_transformतरीकों के बारे में समझ नहीं है । क्या कोई केवल यह बता सकता है कि हमें डेटा बदलने की आवश्यकता क्यों हो सकती है? प्रशिक्षण डेटा पर फिटिंग मॉडल और परीक्षण डेटा को बदलने का क्या …

110 python  scikit-learn 

मैं 3 वर्गों के साथ एक मल्टीस्केलर वर्गीकरण सेटिंग की कोशिश कर रहा हूं। 3 में से 1 कक्षा में गिरने वाले अधिकांश डेटा के साथ वर्ग वितरण तिरछा है। (वर्ग लेबल 1,2,3 रहा, जिसमें 67.28% डेटा कक्षा लेबल 1, 11.99% डेटा कक्षा 2 में और कक्षा 3 में शेष …

102 multiclass-classification  evaluation 

मैं सिर्फ शैक्षणिक उद्देश्यों के लिए मशीन लर्निंग एप्लीकेशन विकसित करना शुरू कर रहा हूं । मैं वर्तमान में आर का उपयोग कर रहा हूं और इसमें खुद को प्रशिक्षित कर रहा हूं । हालांकि, बहुत सी जगहों पर, मैंने लोगों को पायथन का उपयोग करते हुए देखा है । …

101 machine-learning  r  python 

मैं कुछ समय के लिए श्रेणीबद्ध डेटा वाले मॉडल का निर्माण कर रहा हूं और जब इस स्थिति में मैं मूल रूप से एक मॉडल बनाने से पहले इस डेटा को बदलने के लिए scikit-learn's LabelEncoder फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए डिफ़ॉल्ट हूं। मैं उनके बीच अंतर को समझता …

95 scikit-learn  categorical-data  feature-engineering 

एक GRU और एक LSTM के बीच मुख्य अंतर यह है कि एक GRU में दो गेट ( रीसेट और अपडेट गेट्स) होते हैं जबकि एक LSTM में तीन गेट होते हैं (जैसे इनपुट , आउटपुट और गेट्स भूल जाते हैं)। जब हम स्पष्ट रूप से LSTM मॉडल के माध्यम …

95 neural-network  deep-learning 

बहुत से लोग इस शब्द का इस्तेमाल बड़े डेटा एक नहीं बल्कि में वाणिज्यिक , जिस तरह से यह दर्शाता है कि बड़े डेटासेट गणना में शामिल कर रहे हैं, और इसलिए संभावित समाधानों अच्छा प्रदर्शन होना आवश्यक है के एक साधन के रूप में। बेशक, बड़ा डेटा हमेशा संबद्ध …

86 bigdata  scalability  efficiency  performance 

मैं वर्तमान में स्टोकेस्टिक ग्रैडिएंट डिसेंट को लागू करने पर काम कर रहा हूं, SGDपीछे के प्रसार का उपयोग करते हुए तंत्रिका जाल के लिए, और जब मैं इसके उद्देश्य को समझता हूं तो मुझे कुछ सवाल हैं कि सीखने की दर के लिए मूल्यों का चयन कैसे करें। क्या …

85 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter 

जब एक पेपर लिखना / किसी विषय के बारे में प्रस्तुति देना जो तंत्रिका नेटवर्क के बारे में है, तो आमतौर पर नेटवर्क वास्तुकला की कल्पना करता है। स्वचालित रूप से सामान्य आर्किटेक्चर की कल्पना करने के अच्छे / सरल तरीके क्या हैं?

79 machine-learning  neural-network  deep-learning  visualization