डेटा साइंस

मेरे पास डेटा (लगभग 8GB) का एक बड़ा सेट है। मैं इसका विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना चाहूंगा। इसलिए, मुझे लगता है कि दक्षता के लिए डेटा की गतिशीलता को कम करने के लिए मुझे SVD तो PCA का उपयोग करना चाहिए। हालाँकि, MATLAB और ऑक्टेव …

29 bigdata  data-mining  dimensionality-reduction 

विशेष रूप से मैं जो देख रहा हूं वह कुछ कार्यक्षमता वाले उपकरण हैं, जो कि इंजीनियरिंग की विशेषता है। मैं एमएस एक्सेल के समान कुछ आसानी से आसानी से देखने, कल्पना करने, अंतराल को भरने आदि में सक्षम होना चाहूंगा, लेकिन इसमें वीबी के बजाय अंतर्निहित भाषा के रूप …

29 feature-selection  feature-extraction  feature-construction 

यह सवाल उबलता है "कैसे कनवल्शन लेयर्स बिल्कुल काम करती हैं। मान लीजिए कि मेरे पास एक greyscale छवि है। तो छवि में एक चैनल है। पहली परत में, मैं फ़िल्टर और पैडिंग के साथ कनवल्शन लागू करता हूं । फिर मेरे पास कनवल्शन और फ़िल्टर के साथ एक और …

29 neural-network  convnet 

मुझे प्रशिक्षण सेट में लगभग 1000 सकारात्मक और 10000 नकारात्मक नमूनों के साथ एक वर्गीकरण समस्या है। इसलिए यह डेटा सेट काफी असंतुलित है। सादा यादृच्छिक वन बस सभी परीक्षण नमूनों को एक बहुसंख्यक वर्ग के रूप में चिह्नित करने की कोशिश कर रहा है। उप-नमूने और भारित यादृच्छिक वन …

29 machine-learning  classification  dataset  unbalanced-classes 

मैंने एक जीपीयू के 'ओवरहेड' के बारे में चर्चा की है, और 'छोटे' नेटवर्क के लिए, यह वास्तव में एक जीपीयू की तुलना में सीपीयू (या सीपीयू के नेटवर्क) पर प्रशिक्षित करने के लिए तेज़ हो सकता है। 'छोटा' से क्या तात्पर्य है? उदाहरण के लिए, क्या 100 छिपी इकाइयों …

29 neural-network  deep-learning  gpu 

एचडीएफ में डेटा संग्रहीत करने से मुख्य लाभ क्या हैं? और एचडीएफ वास्तव में उपयुक्त और उपयोगी है, जहां मुख्य डेटा विज्ञान कार्य क्या हैं?

28 data-formats  hierarchical-data-format 

इसलिए, मैं अभी सीखना शुरू कर रहा हूं कि कैसे एक तंत्रिका नेटवर्क पैटर्न को पहचानने और आदानों को वर्गीकृत करने के लिए काम कर सकता है, और मैंने देखा है कि एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क छवि डेटा को पार्स और छवियों को वर्गीकृत कर सकता है ( डेमोनेटेक्स के …

28 neural-network 

जब कोई Random Forestओवर SVMऔर इसके विपरीत इस्तेमाल करेगा ? मैं समझता हूं कि cross-validationऔर मॉडल तुलना एक मॉडल को चुनने का एक महत्वपूर्ण पहलू है, लेकिन यहां मैं दो तरीकों के अंगूठे और यकृत के नियमों के बारे में अधिक जानना चाहूंगा। क्या कोई सहपाठियों की सूक्ष्मताओं, शक्तियों और …

28 machine-learning  classification  random-forest  svm 

ध्यान दें कि मैं आर में सब कुछ कर रहा हूं। समस्या इस प्रकार है: मूल रूप से, मेरे पास रिज्यूमे (सीवी) की एक सूची है। कुछ उम्मीदवारों को पहले काम का अनुभव होगा और कुछ को नहीं। यहाँ लक्ष्य है: उनके सीवी पर पाठ के आधार पर, मैं उन्हें …

28 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

इसलिए, मुझे इस विषय पर कोई साहित्य नहीं मिला है, लेकिन ऐसा लगता है जैसे कुछ विचार देने लायक है: यदि नए अवलोकन उपलब्ध हैं, तो मॉडल प्रशिक्षण और अनुकूलन में सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं? क्या भविष्यवाणियों को नीचा दिखाना शुरू करने से पहले किसी मॉडल को फिर से प्रशिक्षित …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

मैं एक रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल के साथ एक मल्टीपाउट वर्गीकरण करने के लिए scikit-learn वेबसाइट पर इस उदाहरण का अनुसरण कर रहा हूं । from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.utils import shuffle import numpy as np X, y1 = make_classification(n_samples=5, n_features=5, n_informative=2, …

28 scikit-learn  random-forest  multilabel-classification 

मैंने देखा है कि मॉडल हाइपरपरमीटर और मॉडल पैरामीटर जैसे शब्दों को पूर्व स्पष्टीकरण के बिना वेब पर परस्पर उपयोग किया गया है। मुझे लगता है कि यह गलत है और स्पष्टीकरण की आवश्यकता है। एक मशीन लर्निंग मॉडल पर विचार करें, एक एसवीएम / एनएन / एनबी आधारित क्लासिसिपेटर …

28 machine-learning  parameter  hyperparameter  language-model 

XGBoost एक अच्छा काम कर रहा है, जब यह स्पष्ट और निरंतर निर्भर चर दोनों से निपटने की बात करता है। लेकिन, मैं एक XGBoost समस्या के लिए अनुकूलित मापदंडों का चयन कैसे करूं? यह है कि मैंने हाल ही में कागल समस्या के लिए पैरामीटर लागू किया है: param …

27 r  python  xgboost 

आइटम समानता की तुलना करते समय जैकार्ड समानता और कोसाइन समानता दो बहुत ही सामान्य माप हैं। हालांकि, मैं इस स्थिति में बहुत स्पष्ट नहीं हूं कि किस स्थिति में किसी को दूसरे की तुलना में बेहतर होना चाहिए। क्या कोई इन दोनों मापों के अंतर (अवधारणा या सिद्धांत में …

27 similarity 

मेरे पास मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (मूल यादृच्छिक वन और रैखिक प्रतिगमन प्रकार के सामान) के साथ काम करने का थोड़ा सा सिखाया गया ज्ञान है। मैंने शाखा लगाने का फैसला किया और आरएनएन को केर के साथ सीखना शुरू किया। जब अधिकांश उदाहरणों को देखते हुए, जिनमें आमतौर पर स्टॉक …

27 machine-learning  neural-network  keras