डेटा साइंस

मैं डेटा स्केलिंग, और विशेष रूप से मानकीकरण विधि का अध्ययन कर रहा हूं। मैंने इसके पीछे के गणित को समझा है, लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि सुविधाओं को शून्य माध्य और इकाई भिन्नता देना क्यों महत्वपूर्ण है। क्या तुम मुझे समझा सकते हो ?

10 machine-learning  feature-scaling  normalization 

अगर वे सामग्री को बदलने के लिए हेरफेर किए गए थे तो मैं जेपीजी फाइलों की जांच करना चाहूंगा। क्या मैं फोटोशॉप्ड नहीं मानता: फसल घूर्णन (स्केलिंग) छवि वियोजन स्वचालित परिवर्तन स्मार्टफ़ोन कर सकते हैं मैं फ़ोटोशॉपिंग पर क्या विचार करता हूं: पुरानी छवि के कुछ हिस्सों के शीर्ष पर …

10 computer-vision 

मैं समझ गया हूं कि प्रमुख घटक विश्लेषण एक डाइमेंशन रिडक्शन तकनीक है, जिसे 10 इनपुट फीचर्स दिए गए हैं, यह कम संख्या में स्वतंत्र विशेषताओं का उत्पादन करेगा जो ऑर्थोगोनल और मूल विशेषताओं के रैखिक परिवर्तन हैं। है PCAअपने आप में एक सीखने एल्गोरिथ्म के रूप में माना है …

10 machine-learning  pca 

हानि फ़ंक्शन का उपयोग करके एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल का संचालन करना, मुझे नियमितीकरण के बजाय उपयोग क्यों करना चाहिए ?एल1एल1L_1एल2एल2L_2 क्या ओवरफिटिंग को रोकना बेहतर है? क्या यह निर्धारक है (इसलिए हमेशा एक अनूठा समाधान)? क्या यह सुविधा चयन में बेहतर है (क्योंकि विरल मॉडल का निर्माण)? क्या यह …

10 linear-regression  regularization 

मेरे पास ऐसे डेटा सेट हैं जिनमें कई विशेषताएं हैं, जीपीएस निर्देशांक (अक्षांश और देशांतर)। मैं समस्याओं का पता लगाने के लिए इन डेटा सेटों का उपयोग करना चाहता हूं: (1) प्रारंभ और अंत बिंदुओं के बीच ड्राइव करने के लिए ईटीए कंप्यूटिंग; और (2) किसी विशेष बिंदु के लिए …

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial 

क्या केरस में अंतिम परत में म्यूटेंट सॉफ्टमैक्स को लागू करना संभव है? तो नोड्स का योग 1-4 = 1; 5-8 = 1; आदि। क्या मुझे एक अलग नेटवर्क डिज़ाइन के लिए जाना चाहिए?

10 machine-learning  keras  multiclass-classification 

मैं इल्या सुतकीर और क्वोक ले द्वारा न्यूरल नेटवर्क्स के साथ सीक्वेंस लर्निंग को सीक्वेंस लर्निंग पढ़ रहा हूं । पहले पृष्ठ पर, इसका संक्षेप में उल्लेख है कि: A surprising example of the power of DNNs is their ability to sort N N-bit numbers using only 2 hidden layers …

10 deep-learning 

यहाँ पर उत्तर में कहा गया है कि t-SNE में आयाम निरर्थक हैं , और यह कि अंकों के बीच की दूरी समानता का माप नहीं है । हालाँकि, क्या हम टी-एसएनई स्पेस में निकटतम पड़ोसियों के आधार पर एक बिंदु के बारे में कुछ भी कह सकते हैं? यह …

10 tsne 

मेरे पास 330 नमूनों के साथ एक डेटासेट है और प्रत्येक नमूने के लिए 27 सुविधाएँ, लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए एक बाइनरी क्लास समस्या है। "नियम अगर दस" के अनुसार मुझे शामिल होने के लिए प्रत्येक सुविधा के लिए कम से कम 10 घटनाओं की आवश्यकता है। हालाँकि, मेरे पास …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data 

अब मैंने "हैंड्स-ऑन मशीन लर्निंग विद स्किकिट-लर्न एंड टेन्सरफ्लो" नामक एक पुस्तक पढ़ी और अध्याय 11 पर, इसमें ELU (एक्सपोनेंशियल ReLU) के स्पष्टीकरण पर निम्नलिखित विवरण दिया है। तीसरा, फ़ंक्शन लगभग हर जगह सुचारू है, जिसमें लगभग z = 0 शामिल है, जो ग्रेडिएंट डिसेंट को गति देने में मदद …

10 deep-learning  gradient-descent 

मैं तंत्रिका नेटवर्क में एक शुरुआत कर रहा हूँ और वर्तमान में मैं word2vec मॉडल की खोज कर रहा हूँ। हालाँकि मुझे यह समझने में कठिन समय है कि फीचर मैट्रिक्स वास्तव में क्या है। मैं समझ सकता हूं कि पहला मैट्रिक्स किसी दिए गए शब्द के लिए एक-गर्म एन्कोडिंग …

10 machine-learning  neural-network  word2vec 

मेरे पास इस तरह एक डेटासेट है: नमूना डेटाफ़्रेम import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'names': ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L'], 'col1': [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 'col2': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]}) मैं कुछ के स्थान 0पर col1और …

10 python  pandas  dataframe 

मैं एक दूसरी भाषा के रूप में लोगों को अंग्रेजी सीखने में मदद करने के लिए एक ऐप पर काम कर रहा हूं। मैंने पुष्टि की है कि वाक्य अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करके भाषा सीखने में मदद करते हैं। मैंने 60 छात्रों की कक्षा में एक छोटा शोध किया। मैंने …

10 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

क्या स्मृति में एक चर (बड़ी तालिका / डेटा फ़्रेम) रखने का एक तरीका है और इसे कई ipython पुस्तिकाओं में साझा किया जा सकता है? मैं कुछ खोज रहा हूँ, जो वैचारिक रूप से MATLAB के लगातार चर के समान हो। वहाँ कई व्यक्तिगत संपादकों (नोटबुक) से एक कस्टम …

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में परिचय मैं बस बदल गया है loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) सेवा loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) और मॉडल समय के साथ बड़ा हो गया नुकसान जानने में असमर्थ है। क्यों?

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