डेटा साइंस

हमारी कंपनी में, हमारे पास एक MongoDB डेटाबेस है जिसमें बहुत से असंरचित डेटा हैं, जिस पर हमें रिपोर्ट और अन्य विश्लेषण उत्पन्न करने के लिए मैप-कम एल्गोरिदम को चलाने की आवश्यकता है। आवश्यक विश्लेषणों को लागू करने के लिए हमारे पास दो दृष्टिकोण हैं: एक दृष्टिकोण मानगोडीबी से एक …

11 scalability  apache-hadoop  map-reduce  mongodb 

LSTMड्रॉप - आउट के साथ एक बहु-परत का उपयोग करना , क्या सभी छिपी हुई परतों के साथ-साथ आउटपुट घने परतों पर ड्रॉपआउट डालना उचित है? हिंटन के पेपर में (जिसने ड्रॉपआउट का प्रस्ताव रखा) उसने केवल ड्राउट परतों पर ड्रॉपआउट रखा, लेकिन ऐसा इसलिए था क्योंकि छिपी हुई आंतरिक …

11 neural-network  lstm  rnn  dropout  stacked-lstm 

मुझे श्रेणीबद्ध और संख्यात्मक डेटा दोनों के साथ एक वर्गीकरण समस्या है। मुझे जो समस्या आ रही है, वह यह है कि मेरा श्रेणीबद्ध डेटा तय नहीं है, इसका मतलब यह है कि जिस नए उम्मीदवार के लिए मैं भविष्यवाणी करना चाहता हूं, उसके पास एक नई श्रेणी हो सकती …

11 machine-learning  classification  categorical-data 

मेरे शोध के भाग के रूप में, मैं एक ग्राफ पर लेबल प्रसार करने में रुचि रखता हूं। मुझे उन दो तरीकों में विशेष रूप से दिलचस्पी है: ज़ियाओजिन ज़ू और ज़ौबिन घर्रामानी। लेबल प्रसार के साथ लेबल और लेबल रहित डेटा से सीखना। तकनीकी रिपोर्ट CMU-CALD-02-107, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय, …

11 scikit-learn  graphs 

मैं एक एल्गोरिथ्म को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं जहां एक विमान की मेज पर कई वस्तुओं के साथ एक छवि दी गई है, वांछित प्रत्येक वस्तु के लिए विभाजन मास्क का उत्पादन है। सीएनएन के विपरीत, यहां का उद्देश्य अपरिचित वातावरण में वस्तुओं का पता लगाना है। …

11 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

मैं प्रत्येक दस्तावेज़ के लिए पाठ दस्तावेज़ों के शब्द वैक्टर में परिवर्तित कर रहा हूँ। मैं एक TfidfVectorizer और एक HashingVectorizer का उपयोग करके यह कोशिश की है मैं समझता हूं कि अंकों HashingVectorizerको IDFअंकों की तरह ध्यान में नहीं रखा जाता TfidfVectorizerहै। जिस कारण से मैं अभी भी काम …

11 nlp  scikit-learn  text-mining  tfidf 

मैं Seq2Seq मॉडल पर केआरएस से LSTM (थीनो पृष्ठभूमि का उपयोग करके) का उपयोग कर काम कर रहा हूं और मैं प्रक्रियाओं को समानांतर करना चाहूंगा, क्योंकि प्रशिक्षण के लिए भी कुछ एमबी डेटा की कई घंटों की आवश्यकता होती है। यह स्पष्ट है कि सीपीयू की तुलना में जीपीआर …

11 tensorflow  keras  theano  parallel 

तंत्रिका नेटवर्क में हानि और सटीकता मेट्रिक्स के सह-अस्तित्व से मैं थोड़ा भ्रमित हूं। दोनों की तुलना की "शुद्धता" रेंडर करने के लिए अपेक्षा की जाती है yyy और y , है ना? तो प्रशिक्षण काल ​​में दो अतिरेक का आवेदन नहीं है? इसके अलावा, वे सहसंबद्ध क्यों नहीं हैं?y^y^\hat{y}

11 neural-network  evaluation 

मैं TensorFlow में नया हूं और मुझे इसका उपयोग करने से पहले TensorFlow की क्षमताओं और कमियों को समझना होगा। मुझे पता है कि यह एक गहरा सीखने का ढांचा है, लेकिन इसके अलावा जो अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं, जिनका उपयोग हम टेंसर प्रवाह के साथ कर सकते हैं। …

11 machine-learning 

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि CNN के लिए कितने वज़न और बायसेज़ की ज़रूरत है। मान लें कि मेरे पास एक (3, 32, 32) -image है और वह (32, 5, 5) -फिल्टर लगाना चाहता है। प्रत्येक फीचर मैप के लिए मेरे पास 5x5 वज़न है, …

11 deep-learning  convnet  backpropagation 

जब एक वर्गीकरण करने की कोशिश कर रहा है, मेरा दृष्टिकोण वर्तमान में है पहले विभिन्न एल्गोरिदम आज़माएं और उन्हें बेंचमार्क करें ऊपर से सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिथ्म पर सुविधा चयन करें चयनित सुविधाओं और एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हुए मापदंडों को ट्यून करें हालाँकि, मैं अक्सर खुद को नहीं समझा सकता …

11 feature-selection  parameter-estimation 

मान लीजिए कि मेरे पास जैसा एक सुचारू फ़ंक्शन है । मेरे पास एक प्रशिक्षण सेट D \ subsetneq \ {(x, y), f (x, y)) है (एक्स, वाई) \ में \ mathbb {R} ^ 2 \} और, ज़ाहिर है, मैं नहीं जानता कि च हालांकि मैं मूल्यांकन कर सकते हैं …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

मैं pyspark अनुप्रयोगों के साथ काम करने के लिए Ipython नोटबुक का उपयोग कर रहा हूं। मेरे पास CSV फ़ाइल है जिसमें यह निर्धारित करने के लिए कई श्रेणीगत कॉलम हैं कि आय 50k से अधिक है या नहीं। मैं आय सीमा निर्धारित करने के लिए सभी आदानों को लेते …

11 python  apache-spark  categorical-data  pyspark 

मैं संसदीय चुनावों के परिणाम के लिए एक भविष्यवाणी करना चाहता हूं। मेरा आउटपुट प्रत्येक पार्टी को प्राप्त होने वाला% होगा। 2 से अधिक पार्टियां हैं इसलिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन व्यवहार्य विकल्प नहीं है। मैं प्रत्येक पार्टी के लिए एक अलग प्रतिगमन कर सकता था, लेकिन उस स्थिति में परिणाम किसी …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

मैं वर्तमान में SVM का उपयोग कर रहा हूं और अपने प्रशिक्षण सुविधाओं को [0,1] की सीमा तक बढ़ा रहा हूं। मैं अपने प्रशिक्षण सेट को पहले फिट / रूपांतरित करता हूँ और फिर उसी परिवर्तन को अपने परीक्षण सेट में लागू करता हूँ। उदाहरण के लिए: ### Configure transformation …

11 machine-learning  svm  feature-scaling