Ciencia de los datos

Me pregunto si hay algún escenario en el que el descenso de gradiente no converja al mínimo. Soy consciente de que no siempre se garantiza que el descenso de gradiente converja a un óptimo global. También soy consciente de que podría diferir de un óptimo si, por ejemplo, el tamaño …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

En este enlace sobre Estacionalidad y diferenciación , se ha mencionado que los modelos como ARIMA requieren una serie temporal estacionaria para el pronóstico, ya que sus propiedades estadísticas como la media, la varianza, la autocorrelación, etc.son constantes en el tiempo. Dado que los RNN tienen una mejor capacidad para …

21 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

Soy nuevo en pytorch y comencé con este código github. No entiendo el comentario en la línea 60-61 en el código "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd". Comprendí que mencionamos requires_grad=Truelas variables que necesitamos para calcular los gradientes para usar el autogrado, pero …

21 pytorch 

Quiero calcular la precisión, la recuperación y la puntuación F1 para mi modelo binario KerasClassifier, pero no encuentro ninguna solución. Aquí está mi código real: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

Solía ​​aplicar la validación cruzada K-fold para una evaluación sólida de mis modelos de aprendizaje automático. Pero también soy consciente de la existencia del método bootstrapping para este propósito. Sin embargo, no puedo ver la principal diferencia entre ellos en términos de estimación de rendimiento. Por lo que veo, bootstrapping …

21 cross-validation  evaluation 

Estaba revisando la documentación oficial de scikit-learn learn después de leer un libro sobre ML y encontré lo siguiente: En la Documentación se trata, sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()mientras que en el libro se trata sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), cuando verifiqué su funcionalidad, me pareció lo mismo. ¿Puede alguien decirme la diferencia entre los dos por favor?

21 machine-learning  python  scikit-learn  preprocessing  encoding 

Al leer este documento, hay una línea que dice "los clasificadores lineales no comparten parámetros entre entidades y clases". ¿Cuál es el significado de esta declaración? ¿Significa que los clasificadores lineales como la regresión logística necesitan características que sean mutuamente independientes?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Dada una frase: "Cuando abro el ?? puerta se empieza a calentarse de forma automática" Me gustaría obtener la lista de posibles palabras en ?? con una probabilidad El concepto básico utilizado en el modelo word2vec es "predecir" una palabra dado el contexto circundante. Una vez que se construye el …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

En el procesamiento de imágenes médicas, la mayoría de los trabajos publicados intentan reducir la tasa de falsos positivos (FPR), mientras que en realidad los falsos negativos son más peligrosos que los falsos positivos. ¿Cuál es la razón detrás de esto?

20 image-classification  image-recognition 

Keras admite TensorFlow y Theano como backend: ¿cuáles son las ventajas y desventajas de elegir uno versus el otro, además del hecho de que actualmente no todas las operaciones se implementan con el backend TensorFlow?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que sea sobre el tema de Data Science Stack Exchange. Cerrado hace 5 años . Soy un estudiante de maestría en la Universidad de Edimburgo, especializado en aprendizaje automático …

20 education  definitions  career 

Esta es una pregunta similar a la pregunta de las conferencias de estadísticas en CrossValidated ¿Cuáles son las conferencias anuales más importantes de Data Science? Reglas: Incluir un enlace a la conferencia Incluya enlaces para las charlas (ya sea youtube, el sitio de la conferencia o algún otro sitio de …

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¿Cuál es la mejor manera de descubrir la similitud semántica de las palabras? Word2Vec está bien, pero no es ideal: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]: model.similarity('hot', 'warm') Out[8]: …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

Quizás esto es demasiado amplio, pero estoy buscando referencias sobre cómo utilizar el aprendizaje profundo en una tarea de resumen de texto. Ya he implementado el resumen de texto utilizando enfoques estándar de frecuencia de palabras y clasificación de oraciones, pero me gustaría explorar la posibilidad de utilizar técnicas de …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

Sé la diferencia entre la agrupación y la clasificación en el aprendizaje automático, pero no entiendo la diferencia entre la clasificación de texto y el modelado de temas para documentos. ¿Puedo usar el modelado de temas sobre documentos para identificar un tema? ¿Puedo usar métodos de clasificación para clasificar el …

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