डेटा साइंस

मेरे पास कैलिफ़ोर्निया के विभिन्न शहरों में ग्राहकों का एक सेट सहित एक डेटासेट है, प्रत्येक ग्राहक के लिए कॉल करने का समय, और कॉल की स्थिति (यदि ग्राहक कॉल का जवाब देता है और ग्राहक जवाब नहीं देता है तो गलत है)। मुझे भविष्य के ग्राहकों के लिए कॉल …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

मैं वर्तमान में ज्यूपिटर नोटबुक में काम / प्रोटोटाइप कर रहा हूं । मैं अपना कुछ कोड स्टैंडअलोन iPython शेल पर चलाना चाहता हूं । अभी के लिए, मैं अपना iPython कोड (फ़ाइल -> डाउनलोड के रूप में) निर्यात करता हूं और फिर इसे मेरे iPython (% रन के साथ) …

10 ipython  jupyter 

मेरे पास 20000 नमूनों के साथ एक डेटा सेट है, प्रत्येक में 12 अलग-अलग विशेषताएं हैं। प्रत्येक नमूना या तो श्रेणी 0 या 1 में है। मैं नमूनों को वर्गीकृत करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क और एक निर्णय वन को प्रशिक्षित करना चाहता हूं ताकि मैं परिणामों और दोनों …

10 neural-network  decision-trees  normalization 

परिभाषा के अनुसार, रेलू है max(0,f(x))। फिर इसकी ढाल के रूप में परिभाषित किया गया है 1 if x > 0 and 0 if x < 0:। क्या इसका मतलब यह नहीं होगा कि ढाल हमेशा 0 है (गायब हो जाती है) जब x <0? तो फिर हम यह क्यों …

10 deep-learning 

Python के साथ एनालिटिक्स करने के लिए नौसिखिया कृपया सौम्य रहें :-) मुझे इस सवाल का जवाब नहीं मिला - माफी अगर यह पहले से ही एक अलग प्रारूप में कहीं और उत्तर दिया गया है। मेरे पास रिटेल आउटलेट के लिए लेनदेन डेटा का डेटासेट है। स्पष्टीकरण के साथ …

10 python  statistics  pandas  ipython 

कठिन शिक्षण कार्य (जैसे उच्च आयामीता, अंतर्निहित डेटा जटिलता) को देखते हुए डीप न्यूरल नेटवर्क्स को प्रशिक्षित करना कठिन हो जाता है। समस्याओं में से कई को कम करने के लिए: सामान्य और & amp; गुणवत्ता डेटा को हैंडपिक करें एक अलग प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म चुनें (जैसे कि ग्रेडिएंट डिसेंट के …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms 

मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें 10 साल (2005 - 2014) के लिए एक खेत के तापमान, वर्षा और सोयाबीन की पैदावार के आंकड़े हैं। मैं इस डेटा के आधार पर 2015 के लिए पैदावार की भविष्यवाणी करना चाहता हूं। कृपया ध्यान दें कि डेटासेट में तापमान और वर्षा के …

10 python  scikit-learn  pandas 

यह अनुशंसा करने में बहुत सामान्य है कि हमारे पास उपयोगकर्ता उत्पाद डेटा है, जैसे कि "क्लिक" के रूप में लेबल है। मॉडल को सीखने के लिए, मुझे क्लिक और नो-क्लिक डेटा की आवश्यकता है। उत्पन्न करने के लिए सरलतम तरीका उपयोगकर्ता-उत्पादों के जोड़े को लेना है जो क्लिक डेटा …

10 machine-learning  data-mining 

मान लीजिए कि हम किसी दुकान की बिक्री की भविष्यवाणी कर रहे हैं और मेरे प्रशिक्षण डेटा में दो सेट हैं: तारीखों के साथ दुकान की बिक्री के बारे में एक (क्षेत्र "स्टोर" अद्वितीय नहीं है) स्टोर प्रकारों में से एक (फ़ील्ड "स्टोर" यहां अद्वितीय है) तो मैट्रिक्स कुछ इस …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data 

मैं एक पायथन पैकेज की तलाश कर रहा हूं, जो लीनियर रिग्रेशन को मल्टीवेरिएट करता है। (शब्दावली नोट: बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन उस मामले से संबंधित होता है जहां एक से अधिक निर्भर चर होते हैं जबकि बहु प्रतिगमन उस मामले से संबंधित होता है जहां एक आश्रित चर होता है लेकिन …

10 python  regression  library  software-recommendation 

मैं समझता हूं कि जीनोमिक अनुक्रमों में एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल का उपयोग कैसे किया जाता है, जैसे कि जीन की खोज। लेकिन मुझे समझ नहीं आ रहा है कि किसी विशेष मार्कोव मॉडल के साथ कैसे आया जाए। मेरा मतलब है, मॉडल कितने राज्यों में होना चाहिए? कितने …

10 machine-learning  model-selection  hyperparameter  markov 

मैं काफी समय से सुदृढीकरण सीखने को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन किसी तरह मैं यह कल्पना नहीं कर पा रहा हूं कि ग्रिड वर्ल्ड की समस्या को हल करने के लिए सुदृढीकरण सीखने के लिए एक कार्यक्रम कैसे लिखा जाए। क्या आप मुझे कुछ पाठ्य पुस्तकें सुझा …

10 machine-learning  books  reinforcement-learning 

मैं विभिन्न स्रोतों में वर्णित एक ही शब्द के बीच अंतर की तुलना करना चाहता हूं। यह है कि, लेखक "लोकतंत्र" जैसे गैर-परिभाषित शब्दों के उपयोग में कैसे भिन्न होते हैं। एक संक्षिप्त योजना थी "लोकतंत्र" शब्द का उल्लेख करने वाली पुस्तकों को सादे पाठ के रूप में लें प्रत्येक …

10 text-mining  word-embeddings 

यह कई तंत्रिका नेटवर्क पैकेजों में मानक लगता है ताकि आउटपुट परत में सक्रियण फ़ंक्शन के साथ उद्देश्य फ़ंक्शन को जोड़ा जा सके। उदाहरण के लिए, प्रतिगमन के लिए उपयोग की जाने वाली एक रेखीय आउटपुट परत के लिए यह एक चुकता त्रुटि उद्देश्य फ़ंक्शन के लिए मानक (और अक्सर …

10 neural-network  gradient-descent 

मैं दो संकेंद्रित परतों (c1, c2) और दो छिपी परतों (c1, c2) के साथ एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं मानक backpropagation दृष्टिकोण का उपयोग कर रहा हूं। बैकवर्ड पास में, मैं पिछली परत की त्रुटि के आधार पर एक परत (डेल्टा) की …

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