Science des données

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Papier: Quelle est la différence entre la normalisation des calques, la normalisation des lots récurrents (2016) et le RNN normalisé par lots (2015)?

Donc, récemment, il y a un papier de normalisation des calques . Il existe également une implémentation de celui-ci sur Keras. Mais je me souviens qu'il y a des articles intitulés Recurrent Batch Normalization (Cooijmans, 2016) et Batch Normalized Recurrent Neural Networks (Laurent, 2015). Quelle...

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Convertir une liste de listes en un cadre de données Pandas

J'essaie de convertir une liste de listes qui ressemble à la suivante en un cadre de données Pandas [['New York Yankees ', '"Acevedo Juan" ', 900000, ' Pitcher\n'], ['New York Yankees ', '"Anderson Jason"', 300000, ' Pitcher\n'], ['New York Yankees ', '"Clemens Roger" ', 10100000, ' Pitcher\n'],...

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Quelle est la vérité fondamentale

Dans le contexte du Machine Learning , j'ai vu le terme Ground Truth beaucoup utilisé. J'ai beaucoup cherché et trouvé la définition suivante dans Wikipedia : Dans l'apprentissage automatique, le terme «vérité terrain» fait référence à l'exactitude de la classification de l'ensemble d'apprentissage...

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Pourquoi xgboost est-il tellement plus rapide que sklearn GradientBoostingClassifier?

J'essaie de former un modèle d'augmentation de gradient sur plus de 50k exemples avec 100 fonctionnalités numériques. XGBClassifiergère 500 arbres en 43 secondes sur ma machine, alors qu'il GradientBoostingClassifierne gère que 10 arbres (!) en 1 minute et 2 secondes :( Je n'ai pas pris la peine...

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Neural Network parse string data?

Donc, je commence tout juste à apprendre comment un réseau de neurones peut fonctionner pour reconnaître les modèles et classer les entrées, et j'ai vu comment un réseau de neurones artificiel peut analyser les données d'image et catégoriser les images ( démo avec convnetjs ), et la clé là-bas...

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