Je voudrais savoir en quoi les recommandations basées sur les utilisateurs de mahout et sur les articles diffèrent les unes des autres. Il définit que Basé sur l'utilisateur : recommandez des articles en trouvant des utilisateurs similaires. Ceci est souvent plus difficile à mettre à l'échelle en...
J'ai le CNN suivant: Je commence par une image d'entrée de taille 5x5 Ensuite, j'applique la convolution en utilisant un noyau 2x2 et stride = 1, ce qui produit une carte de caractéristiques de taille 4x4. Ensuite, j'applique un pool max 2x2 avec stride = 2, ce qui réduit la carte des entités à la...
Je sais que Spark est entièrement intégré à Scala. Son cas d'utilisation est spécifiquement pour les grands ensembles de données. Quels autres outils ont un bon support Scala? Scala est-il le mieux adapté aux ensembles de données plus volumineux? Ou est-il également adapté aux petits ensembles de...
La contribution à des projets open source est généralement un bon moyen de s'entraîner pour les débutants et d'essayer un nouveau domaine pour les scientifiques et analystes de données expérimentés. Quels projets contribuez-vous? Veuillez fournir une intro + un lien sur
Vais-je suréquiper mon LSTM si je l'entraîne via l'approche à fenêtre coulissante? Pourquoi les gens ne semblent-ils pas l'utiliser pour les LSTM? Pour un exemple simplifié, supposons que nous devons prédire la séquence de caractères: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z Est-ce...
J'utilise actuellement XGBoost pour la prédiction des risques, il semble faire du bon travail dans le département de classification binaire mais les sorties de probabilité sont très éloignées, c'est-à-dire que changer la valeur d'une caractéristique dans une observation de très petite quantité peut...
J'utilise Brain pour former un réseau neuronal sur un ensemble de fonctionnalités qui comprend des valeurs positives et négatives. Mais Brain nécessite des valeurs d'entrée comprises entre 0 et 1. Quelle est la meilleure façon de normaliser mes
J'ai étudié les types de fonctions d'activation pour les réseaux de neurones. Les fonctions elles-mêmes sont assez simples, mais la différence d'application n'est pas entièrement claire. Il est raisonnable de différencier les fonctions de type logique et linéaire, en fonction de la sortie binaire /...
Je prépare actuellement un examen sur les réseaux de neurones. Dans plusieurs protocoles d'examens précédents, j'ai lu que les fonctions d'activation des neurones (dans les perceptrons multicouches) doivent être monotones. Je comprends que les fonctions d'activation doivent être différenciables,...
Dans quels cas est-il préférable d'utiliser un arbre de décision et dans d'autres cas un KNN? Pourquoi en utiliser un dans certains cas? Et l'autre dans des cas différents? (En regardant sa fonctionnalité, pas l'algorithme) Quelqu'un a-t-il des explications ou des références à ce...
Existe-t-il des packages d'apprentissage automatique pour R qui peuvent utiliser le GPU pour améliorer la vitesse de formation (quelque chose comme theeano du monde python)? Je vois qu'il existe un paquet appelé gputools qui permet l'exécution de code sur le GPU, mais je cherche une bibliothèque...
Quelle bibliothèque Python stable puis-je utiliser pour implémenter des modèles de Markov cachés? J'ai besoin qu'il soit raisonnablement bien documenté, car je n'ai jamais vraiment utilisé ce modèle auparavant. Sinon, existe-t-il une approche plus directe pour effectuer une analyse chronologique...
Je regarde ce tutoriel: https://www.dataquest.io/mission/75/improving-your-submission À la section 8, trouver les meilleures fonctionnalités, il montre le code suivant. import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif predictors = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp",...
Quelles sont les conditions de données que nous devons surveiller, où les valeurs de p ne sont peut-être pas le meilleur moyen de déterminer la signification statistique? Y a-t-il des types de problèmes spécifiques qui entrent dans cette
J'ai une petite sous-question à cette question . Je comprends que lors d'une rétropropagation à travers une couche de mise en commun maximale, le gradient est réacheminé de manière à ce que le neurone de la couche précédente qui a été sélectionné comme max reçoive tout le gradient. Ce dont je ne...
J'essaie de créer un réseau neuronal en utilisant des séries temporelles en entrée, afin de le former en fonction du type de chaque série. J'ai lu qu'en utilisant des RNN, vous pouvez diviser l'entrée en lots et utiliser chaque point de la série temporelle en neurones individuels et éventuellement...
L'idée d'appliquer des filtres pour faire quelque chose comme identifier les bords, est une idée plutôt cool. Par exemple, vous pouvez prendre une image d'un 7. Avec certains filtres, vous pouvez vous retrouver avec des images transformées qui mettent en valeur différentes caractéristiques de...
Je cherche à regrouper k-means sur un ensemble de points à 10 dimensions. Le hic: il y a 10 ^ 10 points . Je recherche juste le centre et la taille des plus grands clusters (disons 10 à 100 clusters); Je me fiche du cluster dans lequel se trouve chaque point. L'utilisation de k-means en particulier...
J'ai un ensemble de données d'utilisateurs qui achètent des produits sur un site Web. Les attributs que j'ai sont l'ID utilisateur, la région (état) de l'utilisateur, l'ID catégories du produit, l'ID mots clés du produit, l'ID mots clés du site Web et le montant des ventes dépensées pour le...
Je travaille sur un concours de science des données pour lequel la distribution de mon set de test est différente de la set de formation. Je veux sous-échantillonner les observations de l'ensemble d'apprentissage qui ressemble étroitement à l'ensemble de test. Comment puis-je faire...