डेटा साइंस

मुझे पता है कि इस प्रश्न का कोई स्पष्ट उत्तर नहीं है, लेकिन मान लीजिए कि मेरे पास एक विशाल तंत्रिका नेटवर्क है, जिसमें बहुत अधिक डेटा है और मैं इनपुट में एक नई सुविधा जोड़ना चाहता हूं। "सबसे अच्छा" तरीका यह होगा कि नई सुविधा के साथ नेटवर्क का …

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

मैं एक मौजूदा पर्यवेक्षित क्लासिफ़ायर को बेहतर बनाने पर काम कर रहा हूं, {प्रोटीन} दृश्यों को एक विशिष्ट वर्ग (न्यूरोपेप्टाइड हार्मोन अग्रदूत) से संबंधित वर्गीकृत करने के लिए, या नहीं। लगभग 13 मिलियन प्रोटीन अनुक्रमों ("अज्ञात / खराब एनोटेट पृष्ठभूमि") की पृष्ठभूमि के बारे में 1,150 ज्ञात "पॉज़िटिव" हैं, या …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

मैं एक वर्गीकरण समस्या कर रहा हूं और मैंने कई लोगों के कोड और ट्यूटोरियल पढ़े हैं। एक बात मैंने देखा है कि कई लोगों को ले np.logया logकी तरह निरंतर चर का loan_amountया applicant_incomeआदि मैं सिर्फ इसके पीछे के कारण को समझना चाहता हूं। क्या यह हमारे मॉडल भविष्यवाणी …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

में Keras खरोंच से प्रशिक्षण convnets पर ब्लॉग , कोड से पता चलता है केवल नेटवर्क प्रशिक्षण और मान्यता डेटा पर चल रहा है। टेस्ट डेटा के बारे में क्या? क्या सत्यापन डेटा परीक्षण डेटा के समान है (मुझे नहीं लगता)। यदि ट्रेन और सत्यापन फ़ोल्डर के समान लाइनों पर …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

नीचे की भविष्यवाणी फ़ंक्शन -ve मान दे रही है और साथ ही यह संभावनाएं नहीं हो सकती हैं। param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) मैंने google किया और कोशिश की pred_s <- …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

केरस में fit()और क्या अंतर है fit_generator()? मुझे fit()बनाम का उपयोग कब करना चाहिए fit_generator()?

16 deep-learning  keras 

मेरे पास निम्नलिखित CNN है: मैं आकार 5x5 की इनपुट छवि के साथ शुरू करता हूं फिर मैं 2x2 कर्नेल और स्ट्राइड = 1 का उपयोग करके कनवल्शन लागू करता हूं, जो कि 4x4 आकार का फीचर मैप तैयार करता है। फिर मैं स्ट्राइड = 2 के साथ 2x2 अधिकतम-पूलिंग …

16 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

फ़ीचर निष्कर्षण और फ़ीचर चयन अनिवार्य रूप से डेटा की गतिशीलता को कम करते हैं, लेकिन फ़ीचर निष्कर्षण भी डेटा को अधिक वियोज्य बनाता है, अगर मैं सही हूं। कौन सी तकनीक दूसरे पर पसंद की जाएगी और कब? मैं सोच रहा था, क्योंकि सुविधा चयन मूल डेटा को संशोधित …

16 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

क्या आउट-ऑफ-बैग नमूनों के साथ सामान्यीकरण त्रुटि का अनुमान लगाने के लिए स्कोरिंग विधि के रूप में औसत सटीकता का उपयोग करते हुए रीकिट-वन में यादृच्छिक वन कार्यान्वयन है? यह प्रलेखन में उल्लिखित नहीं है, लेकिन स्कोर () विधि औसत सटीकता की रिपोर्ट करती है। मेरे पास एक बहुत असंतुलित …

16 random-forest  scikit-learn 

मान लें कि हमारे पास दो प्रकार की इनपुट विशेषताएं हैं, श्रेणीबद्ध और निरंतर। श्रेणीबद्ध डेटा को एक-हॉट कोड ए के रूप में दर्शाया जा सकता है, जबकि निरंतर डेटा एन-आयाम अंतरिक्ष में सिर्फ एक वेक्टर बी है। ऐसा लगता है कि केवल कॉनैट (ए, बी) का उपयोग करना एक …

16 neural-network  feature-selection  categorical-data  feature-construction 

मैंने सीखा है कि, प्रतिगमन मॉडल बनाने के लिए, हमें श्रेणीबद्ध चर का ध्यान रखते हुए उन्हें डमी चर में परिवर्तित करना होगा। उदाहरण के रूप में, यदि, हमारे डेटा सेट में, स्थान जैसा एक चर है: Location ---------- Californian NY Florida हमें उन्हें इस तरह बदलना होगा: 1 0 …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

मैं एक नवोदित स्नातक छात्र हूं (इसका उल्लेख करते हुए आप मेरी अपरिचितता को क्षमा कर सकते हैं) जो वर्तमान में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके शोध कर रहे हैं। मैंने अपने प्रोफेसर के मार्गदर्शन के आधार पर तीन-नोड न्यूरल नेटवर्क (जो काम करता है) को कोडित किया है। हालाँकि, …

15 machine-learning  neural-network 

मान लीजिए कि मेरे पास एक तीर की ऊपर-नीचे की तस्वीर है, और मैं उस तीर की भविष्यवाणी करना चाहता हूं जिसे यह तीर बनाता है। इस बीच होगी और 360 डिग्री, या के बीच 0 और 2 π । समस्या यह है कि यह लक्ष्य गोलाकार है, 0 और …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation 

मान लें कि मैंने 10 वस्तुओं को पहचानने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क पर स्थानांतरण शिक्षण किया है। 11 वीं आइटम को कैसे जोड़ते हैं जो नेटवर्क को उन सभी 10 श्रेणियों को खोए बिना वर्गीकृत कर सकता है जिन्हें मैंने पहले से प्रशिक्षित किया है और न ही मूल …

15 neural-network  deep-learning 

मैंने तंत्रिका नेटवर्क के लिए सक्रियण फ़ंक्शन प्रकारों का अध्ययन किया है। कार्य स्वयं काफी सरल हैं, लेकिन आवेदन का अंतर पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है। यह उचित है कि एक तार्किक और रैखिक प्रकार के कार्यों के बीच अंतर करता है, जो वांछित बाइनरी / निरंतर आउटपुट पर …

15 neural-network  activation-function