डेटा साइंस

मैं थोड़ा के बीच चुनने में उलझन में हूँ Keras (keras टीम / keras) और tf.keras (tensorflow / tensorflow / अजगर / keras /) अपने नए अनुसंधान परियोजना के लिए। ऐसी बहस चल रही है कि केरस किसी के स्वामित्व में नहीं है, इसलिए लोग इसमें योगदान करने के लिए …

20 python  deep-learning  keras  tensorflow 

मैं Google का दीपमिन्द अटारी पेपर पढ़ रहा हूँ और मैं "अनुभव फिर से खेलना" की अवधारणा को समझने की कोशिश कर रहा हूँ। अनुभव फिर से खेलना कई अन्य सुदृढीकरण सीखने के कागजात (विशेषकर, अल्फा गो पेपर) में आता है, इसलिए मैं समझना चाहता हूं कि यह कैसे काम …

20 reinforcement-learning  q-learning 

मैं गहरी शिक्षा में नौसिखिया हूं। क्या अब इंटेल जीपीयू के साथ TensorFlow का उपयोग करने का कोई तरीका है? यदि हाँ, तो कृपया मुझे सही दिशा में इंगित करें। यदि नहीं, तो कृपया मुझे बताएं कि कौन सा ढांचा, यदि कोई हो, (Keras, Theano, आदि) मैं अपने Intel Corporation …

20 tensorflow  keras  theano  gpu 

स्टेशनैरिटी और डिफरेंसिंग के इस लिंक में , यह उल्लेख किया गया है कि ARIMA जैसे मॉडलों को पूर्वानुमान के लिए एक स्थिर समय श्रृंखला की आवश्यकता होती है क्योंकि यह सांख्यिकीय गुण जैसे माध्य, भिन्नता, निरंकुशता आदि समय के साथ स्थिर होते हैं। चूंकि RNN में गैर-रेखीय संबंधों को …

20 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

जब मैं उपयोग करने के बारे में पढ़ रहा था StandardScaler, तो अधिकांश सिफारिशें कह रही थीं कि आपको डेटा को ट्रेन / परीक्षण में विभाजित करने StandardScaler से पहले उपयोग करना चाहिए , लेकिन जब मैं ऑनलाइन (स्केलेरन का उपयोग करके) पोस्ट किए गए कुछ कोड की जांच कर …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

श्रेणीगत और संख्यात्मक विशेषताओं के संयोजन के मामले में, मैं आमतौर पर श्रेणीगत विशेषताओं को एक गर्म वैक्टर में परिवर्तित करता हूं। मेरा सवाल यह है कि क्या मैं उन वैक्टरों को छोड़ता हूं और मानकीकरण / सामान्यीकरण के माध्यम से संख्यात्मक विशेषताओं को मापता हूं, या क्या मुझे संख्यात्मक …

20 feature-engineering  feature-scaling  data-science-model 

मेरे पास इस वितरण के साथ 3 वर्ग हैं: Class 0: 0.1169 Class 1: 0.7668 Class 2: 0.1163 और मैं xgboostवर्गीकरण के लिए उपयोग कर रहा हूं । मुझे पता है कि एक पैरामीटर कहा जाता है scale_pos_weight। लेकिन इसे 'मल्टीस्कल्स' मामले के लिए कैसे संभाला जाता है, और मैं …

20 classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes 

मैं सोच रहा था कि हमें कैसे तय करना है कि छिपी हुई परतों में कितने नोड्स हैं, और कितने छिपे हुए लेयर हैं जब हम एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का निर्माण करते हैं। मैं समझता हूं कि इनपुट और आउटपुट परत प्रशिक्षण सेट पर निर्भर करती है जो हमारे …

20 machine-learning  neural-network 

LDA के पास दो हाइपरपैरमीटर हैं, जिससे उन्हें प्रेरित विषय बदल जाते हैं। अल्फा और बीटा हाइपरपरमेटर्स एलडीए में क्या योगदान देता है? एक या दूसरे हाइपरपैरमीटर बढ़ने या घटने पर विषय कैसे बदलता है? वे हाइपरपरमैटर क्यों हैं और सिर्फ पैरामीटर नहीं?

19 topic-model  lda  parameter 

मुझे यह जानने में दिलचस्पी है कि वास्तव में हेलिंगर डिस्टेंस (सरल शब्दों में) में क्या होता है। इसके अलावा, मुझे यह जानने में भी दिलचस्पी है कि हम हेलिंगर डिस्टेंस का उपयोग करने में किस प्रकार की समस्याएं हैं? हेलिंगर डिस्टेंस का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance 

मैं sklearn (LogisticRegression) के साथ एक बहुराष्ट्रीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन का निर्माण कर रहा हूं। लेकिन इसके खत्म होने के बाद, मैं अपने मॉडल का एक पी-मूल्य और आत्मविश्वास अंतराल कैसे प्राप्त कर सकता हूं? यह केवल ऐसा प्रतीत होता है कि स्केलेर केवल गुणांक और अवरोधन प्रदान करता है। आपका …

19 scikit-learn  logistic-regression 

मैं एक कागल प्रतियोगिता में भाग ले रहा हूं। डेटासेट में लगभग 100 विशेषताएं हैं और सभी अज्ञात हैं (वास्तव में वे जो प्रतिनिधित्व करते हैं उसके संदर्भ में)। मूल रूप से वे सिर्फ संख्या हैं। लोग इन फीचर्स पर बहुत सारे फीचर इंजीनियरिंग का प्रदर्शन कर रहे हैं। मैं …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

आम तौर पर, मशीन लर्निंग मॉडल डेटासेट पर बनाया जाता है। मैं जानना चाहूंगा कि क्या इस तरह के प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके सिंथेटिक डेटासेट उत्पन्न करने का कोई तरीका है जो मूल डेटासेट विशेषताओं को संरक्षित करता है? [मूल डेटा -> निर्माण मशीन लर्निंग मॉडल -> …

19 machine-learning  dataset 

मैंने हाल ही में साथ काम करना सीखना शुरू कर दिया है sklearnऔर अभी-अभी इस अजीब परिणाम के साथ आया हूं। मैंने विभिन्न मॉडलों और अनुमान विधियों की कोशिश करने के लिए digitsउपलब्ध डेटासेट का उपयोग किया sklearn। जब मैंने डेटा पर सपोर्ट वेक्टर मशीन मॉडल का परीक्षण किया, तो …

19 svm  scikit-learn 

मैं जिस समस्या से निपट रहा हूं, वह छोटे ग्रंथों को कई वर्गों में वर्गीकृत कर रही है। मेरा वर्तमान तरीका tf-idf वेटेड टर्म फ्रिक्वेंसी का उपयोग करना है और एक सरल रैखिक क्लासिफायरियर (लॉजिस्टिक रिग्रेशन) सीखना है। यह उचित रूप से अच्छी तरह से काम करता है (परीक्षण सेट …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval