डेटा साइंस

मैं वर्तमान में इस पेपर के परिणामों को फिर से बनाने पर काम कर रहा हूं । कागज में वे सुविधाओं के निष्कर्षण के लिए सीएनएन का उपयोग करने के लिए एक विधि का वर्णन करते हैं, और एक ध्वनिक मॉडल है जो डीएनएन-हम्म है और आरबीएम का उपयोग करने …

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition 

में इस उच्च उद्धृत कागज , लेखकों वजन मानकों की संख्या पर निम्नलिखित चर्चा दे। मैं बहुत स्पष्ट नहीं हूं कि इसमें पैरामीटर क्यों हैं । मुझे लगता है कि यह होना चाहिए से प्रत्येक के बाद से इनपुट चैनलों के शेयरों में एक ही फिल्टर, जो है मानकों।49सी249C249C^249 सी49C49CसीCC494949

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

मैंने हाल ही में 369 कक्षाओं के साथ एक डेटासेट ( लिंक ) प्रकाशित किया है । मैंने वर्गीकरण कार्य कितना कठिन है, इसके लिए एक अनुभूति पाने के लिए मैंने उन पर कुछ प्रयोग किए। आमतौर पर, मुझे यह पसंद है कि अगर त्रुटि के प्रकार को देखने के …

9 visualization  confusion-matrix 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि स्केलेर के साथ निर्मित एक निर्णय ट्री वर्गीकरण मॉडल की निर्णय प्रक्रिया को पूरी तरह से कैसे समझा जाए। मैं जिस 2 मुख्य पहलू को देख रहा हूं, वे हैं पेड़ का रेखांकन प्रतिनिधित्व और फीचर इंपोर्टेंस की सूची। मुझे समझ …

9 machine-learning  visualization  scikit-learn  data  decision-trees 

मैं थोड़ा अनुसंधान के लिए सरल तंत्रिका नेटवर्क लिखने के लिए टेंसरफ़्लो का उपयोग कर रहा हूं और मुझे प्रशिक्षण के दौरान 'नेन' वेट के साथ कई समस्याएं हुई हैं। मैंने कई अलग-अलग समाधानों की कोशिश की जैसे कि ऑप्टिमाइज़र को बदलना, नुकसान को बदलना, डेटा का आकार, आदि। लेकिन …

9 machine-learning  python  tensorflow  optimization  gradient-descent 

मैं भावना विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं। शब्दों को शब्द वैक्टर में बदलने के लिए मैं word2vec मॉडल का उपयोग कर रहा हूं। मान लीजिए कि मेरे पास 'वाक्य' नाम की एक सूची में सभी वाक्य हैं और मैं इन वाक्यों को शब्द 2vec में दे रहा हूं: …

9 machine-learning  deep-learning  word-embeddings  word2vec  sentiment-analysis 

Numer.ai अभी कुछ समय के लिए है और वेब पर इसके बारे में केवल कुछ पोस्ट या अन्य चर्चाएँ होती हैं। सिस्टम समय-समय पर बदला गया है और आज सेट-अप निम्नलिखित है: ट्रेन (N = 96K) और परीक्षण (N = 33K) डेटा 21 विशेषताओं के साथ [0,1] में निरंतर मूल्यों …

9 machine-learning  deep-learning  cross-validation  preprocessing  competitions 

तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते समय, नेटवर्क को नियमित करने के कम से कम 4 तरीके हैं: एल 1 नियमितीकरण एल 2 नियमितीकरण ड्रॉप आउट बैच सामान्यीकरण वज़न साझा करने और कनेक्शन की संख्या कम करने जैसी अन्य चीजों के अलावा, जो कि सख्त अर्थों में नियमितीकरण नहीं हो सकता …

9 neural-network  regularization 

सुविधाओं को रैंक करने के लिए लैस्सो को लागू किया और निम्नलिखित परिणाम प्राप्त किए: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 ध्यान दें कि डेटा सेट में 3 लेबल हैं। विभिन्न लेबलों के लिए सुविधाओं की रैंकिंग समान है। फिर एक ही डेटा …

9 feature-selection  random-forest  linear-regression 

मैं एक दस्तावेज़ प्रबंधन प्रणाली में एक सिफारिश सुविधा जोड़ना चाहता हूं । यह एक सर्वर है जिस पर कंपनी के अधिकांश दस्तावेज़ संग्रहीत होते हैं। कर्मचारी वेब इंटरफ़ेस को ब्राउज़ करते हैं और अपने इच्छित दस्तावेज़ डाउनलोड (या ऑनलाइन पढ़ने) के लिए क्लिक करते हैं। प्रत्येक कर्मचारी के पास …

9 machine-learning  recommender-system 

ग्रैडिएंट बूस्टिंग मशीन या न्यूरल नेटवर्क जैसे एल्गोरिदम का वर्णन करने वाले मशीन लर्निंग टेक्स्ट अक्सर टिप्पणी करते हैं कि ये मॉडल भविष्यवाणी में अच्छे हैं, लेकिन यह व्याख्यात्मकता या व्याख्या के नुकसान की कीमत पर आता है। इसके विपरीत, एकल निर्णय पेड़ों और शास्त्रीय प्रतिगमन मॉडल को स्पष्टीकरण के …

9 machine-learning  predictive-modeling 

मैं सहयोगी फ़िल्टरिंग के लिए एक नए एल्गोरिथ्म का परीक्षण करना चाहूंगा । एक विशिष्ट उपयोग का मामला विशिष्ट उपयोगकर्ताओं के समान उपयोगकर्ताओं की वरीयताओं के आधार पर फिल्मों की सिफारिश करना है। कुछ सामान्य बेंचमार्क डेटासेट क्या हैं जो शोधकर्ताओं अक्सर अपने एल्गोरिदम का परीक्षण करने के लिए उपयोग …

9 dataset  recommender-system 

मैंने स्किकिट लर्न इन पाइथन (रैंडम फ़ॉरेस्ट रिग्रेसर) के साथ एक भविष्यवाणी मॉडल का प्रशिक्षण लिया और मैं मैनुअल भविष्यवाणी के लिए एक एक्सेल टूल बनाने के लिए प्रत्येक सुविधा के भार को किसी तरह निकालना चाहता हूं। केवल एक चीज जो मुझे मिली है, model.feature_importances_लेकिन यह मदद नहीं करती …

9 python  predictive-modeling  regression  random-forest  scikit-learn 

मेरे सहयोगी और मैं लॉजिस्टिक प्रतिगमन और एक एसवीएम के बीच के अंतर के आसपास हमारे सिर को लपेटने की कोशिश कर रहे हैं। स्पष्ट रूप से वे विभिन्न उद्देश्य कार्यों का अनुकूलन कर रहे हैं। एक SVM उतना ही सरल है जितना यह कहा जाता है कि यह एक …

9 svm  logistic-regression  hinge-loss 

क्या कोई शोधपत्र प्रकाशित हुआ है जो तंत्रिका नेटवर्क के लिए नियमितीकरण के तरीकों के अंतर को दर्शाता है, अधिमानतः विभिन्न डोमेन (या कम से कम विभिन्न डेटासेट) पर? मैं पूछ रहा हूं क्योंकि मुझे वर्तमान में यह एहसास है कि ज्यादातर लोग कंप्यूटर विज़न में नियमितीकरण के लिए केवल …

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