डेटा साइंस

हाल ही में मेरे एक दोस्त से पूछा गया था कि क्या एक साक्षात्कार में निर्णय ट्री एल्गोरिदम रैखिक या nonlinear एल्गोरिदम हैं। मैंने इस सवाल का जवाब तलाशने की कोशिश की, लेकिन कोई संतोषजनक स्पष्टीकरण नहीं मिला। क्या कोई इस प्रश्न के समाधान का उत्तर और व्याख्या कर सकता …

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

मैं सोच रहा हूं कि क्या कोई ऐसा परिदृश्य है जिसमें ढाल मूल न्यूनतम में परिवर्तित नहीं होता है। मुझे पता है कि धीरे-धीरे वंशज को वैश्विक अनुकूलता में परिवर्तित करने की गारंटी नहीं है। मुझे यह भी पता है कि यह एक इष्टतम से विचलन हो सकता है अगर, …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

पायथन के लिए काफी नया लेकिन कुछ वर्गीकरण डेटा के आधार पर मेरा पहला आरएफ मॉडल तैयार करना। मैंने सभी लेबल को int64 संख्यात्मक डेटा में परिवर्तित कर दिया है और एक्स और वाई में एक संख्यात्मक सरणी के रूप में लोड किया है, लेकिन जब मैं मॉडल को प्रशिक्षित …

21 python  scikit-learn  sampling 

सक्रियण कार्यों का उपयोग w * x + bतंत्रिका नेटवर्क में प्रकार के रैखिक उत्पादन में गैर-रैखिकता को पेश करने के लिए किया जाता है । जिसे मैं सिग्माइड जैसे सक्रियण कार्यों के लिए सहज रूप से समझने में सक्षम हूं। मैं ReLU के फायदों को समझता हूं, जो बैकप्रोपैजेशन …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

सटीकता के लिए कौन सा बेहतर है या वे समान हैं? बेशक, यदि आप एक गर्म एन्कोडिंग का उपयोग करते हुए श्रेणीबद्ध_क्रोसेंट्रॉपी का उपयोग करते हैं, और यदि आप स्पैर्स_ कैटेगोरिकल_क्रोसेंट्रोपी का उपयोग करते हैं तो आप सामान्य पूर्णांक के रूप में एन्कोड करते हैं। इसके अतिरिक्त, एक दूसरे से …

21 neural-network  keras  loss-function  encoding 

मैं अपने मशीन लर्निंग मॉडल के मजबूत मूल्यांकन के लिए के-गुना क्रॉस-वैरिफिकेशन लागू करता था। लेकिन मैं इस उद्देश्य के लिए बूटस्ट्रैपिंग विधि के अस्तित्व से भी अवगत हूं। हालाँकि, मैं प्रदर्शन आकलन के संदर्भ में उनके बीच मुख्य अंतर नहीं देख सकता। जहाँ तक मैं देख रहा हूँ, बूटस्ट्रैपिंग …

21 cross-validation  evaluation 

इस पत्र को पढ़ते समय एक पंक्ति होती है जो कहती है "रैखिक क्लासीफायर, सुविधाओं और कक्षाओं के बीच मापदंडों को साझा नहीं करते हैं।" इस कथन का अर्थ क्या है? क्या इसका मतलब है कि लॉजिस्टिक क्लासिफायर जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन को उन विशेषताओं की आवश्यकता है जो पारस्परिक रूप …

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

चिकित्सा छवि प्रसंस्करण में, अधिकांश प्रकाशित कार्य झूठी सकारात्मक दर (FPR) को कम करने की कोशिश करते हैं, जबकि वास्तव में झूठी नकारात्मक झूठी सकारात्मक से अधिक खतरनाक होती हैं। इसके पीछे तर्क क्या है?

20 image-classification  image-recognition 

एक वाक्य दिया: "जब मैं ?? दरवाजा खोलता हूं तो यह अपने आप गर्म होने लगता है" मैं संभव शब्दों की सूची प्राप्त करना चाहूँगा ?? एक संभावना के साथ। शब्द 2vec मॉडल में उपयोग की जाने वाली मूल अवधारणा आस-पास के संदर्भ में दिए गए शब्द का "पूर्वानुमान" करना …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न अपडेट करें तो यह है -विषय पर डाटा विज्ञान स्टैक एक्सचेंज के लिए। 5 साल पहले बंद हुआ । मैं एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में एक एमएससी छात्र …

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Keras दोनों का समर्थन करता है TensorFlow और थेनो बैकएंड के रूप में: एक अन्य बनाम चयन करते समय, तथ्य यह है कि वर्तमान में नहीं सभी कार्यों TensorFlow बैकएंड के साथ लागू कर रहे हैं के अलावा के पेशेवरों / विपक्ष क्या हैं?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

यह एक समान प्रश्न है, जैसे कि सांख्यिकी सम्मेलन में CrossValidated प्रश्न सबसे महत्वपूर्ण वार्षिक डेटा विज्ञान सम्मेलन क्या हैं? नियम: सम्मेलन के लिए एक लिंक शामिल करें कृपया वार्ता के लिए लिंक शामिल करें (यह यूट्यूब, सम्मेलन स्थल या कुछ अन्य वीडियो स्ट्रीमिंग साइट हो)

20 community 

शायद यह बहुत व्यापक है, लेकिन मैं एक पाठ संक्षेपण कार्य में गहन सीखने का उपयोग करने के संदर्भों की तलाश कर रहा हूं। मैंने पहले ही मानक शब्द-आवृत्ति दृष्टिकोण और वाक्य-रैंकिंग का उपयोग करके पाठ संक्षेपण लागू कर दिया है, लेकिन मैं इस कार्य के लिए गहन शिक्षण तकनीकों …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

शब्दों की शब्दार्थ समानता का पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? Word2Vec ठीक है, लेकिन आदर्श नहीं: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]: model.similarity('hot', 'warm') Out[8]: 0.56784095376659627 …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

मैं मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग और वर्गीकरण के बीच अंतर जानता हूं, लेकिन मैं दस्तावेजों के लिए टेक्स्ट वर्गीकरण और विषय मॉडलिंग के बीच अंतर को नहीं समझता। क्या मैं किसी विषय की पहचान करने के लिए दस्तावेजों पर विषय मॉडलिंग का उपयोग कर सकता हूं? क्या मैं इन दस्तावेजों …

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