Ciencia de los datos

Estoy tratando de encontrar una fórmula, método o modelo para usar para analizar la probabilidad de que un evento específico influya en algunos datos longitudinales. Tengo dificultades para averiguar qué buscar en Google. Aquí hay un escenario de ejemplo: Imagen que posee un negocio que tiene un promedio de 100 …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

Las funciones de activación se utilizan para introducir no linealidades en la salida lineal del tipo w * x + b en una red neuronal. Lo que puedo entender intuitivamente para las funciones de activación como sigmoide. Entiendo las ventajas de ReLU, que evita las neuronas muertas durante la propagación …

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

He estado leyendo DeepMind Atari de Google de papel y yo estoy tratando de entender el concepto de "experiencia de repetición". La repetición de la experiencia aparece en muchos otros documentos de aprendizaje de refuerzo (en particular, el documento AlphaGo), por lo que quiero entender cómo funciona. A continuación se …

19 reinforcement-learning  q-learning 

Desde el código de Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. No puedo entender qué significa esto. ¿Cuáles son las unidades de la celda LSTM? Entrada, salida y olvidar puertas? ¿Significa esto "número de unidades en la capa de proyección recurrente para Deep …

19 neural-network  tensorflow  rnn 

Supongamos que tengo un marco de datos de 5 * 3 en el que la tercera columna contiene un valor perdido 1 2 3 4 5 NaN 7 8 9 3 2 NaN 5 6 NaN Espero generar valor para la regla basada en el valor perdido que el primer …

19 pandas 

Me preguntaba cómo tenemos que decidir cuántos nodos hay en capas ocultas, y cuántas capas ocultas colocar cuando construimos una arquitectura de red neuronal. Entiendo que la capa de entrada y salida depende del conjunto de capacitación que tengamos, pero ¿cómo decidimos la capa oculta y la arquitectura general en …

19 machine-learning  neural-network 

Actualmente estoy buscando conjuntos de datos etiquetados para entrenar un modelo para extraer entidades nombradas del texto informal (algo similar a los tweets). Debido a que a menudo faltan mayúsculas y gramática en los documentos de mi conjunto de datos, estoy buscando datos fuera del dominio que sean un poco …

18 dataset  nlp 

Teniendo muchos documentos de texto (en lenguaje natural, no estructurado), ¿cuáles son las posibles formas de anotarlos con algunos metadatos semánticos? Por ejemplo, considere un documento corto: I saw the company's manager last day. Para poder extraer información de él, debe anotarse con datos adicionales para que sea menos ambiguo. …

18 nlp  metadata  data-cleaning  text-mining 

Al trabajar en el análisis exploratorio de datos y desarrollar algoritmos, encuentro que la mayor parte de mi tiempo lo paso en un ciclo de visualización, escritura de código, ejecución en pequeños conjuntos de datos, repetición. Los datos que tengo tienden a ser del tipo de fusión de visión por …

18 algorithms 

¿Cuáles son los pros y los contras de Keras y TFlearn ? ¿Cuándo se prefiere una biblioteca sobre la otra?

18 machine-learning  keras  tflearn 

Recientemente me encontré con los términos Word2Vec , Sentence2Vec y Doc2Vec y me confundí un poco porque soy nuevo en la semántica de vectores. ¿Puede alguien explicar las diferencias en estos métodos en palabras simples? ¿Cuáles son las tareas más adecuadas para cada método?

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

Tengo una pregunta muy básica que se relaciona con Python, numpy y multiplicación de matrices en el escenario de regresión logística. Primero, déjame disculparme por no usar la notación matemática. Estoy confundido sobre el uso de la multiplicación de puntos de matriz versus la pultiplicación de elementos sabios. La función …

18 python  logistic-regression  cost-function 

Estoy tratando de buscar un buen argumento sobre por qué uno usaría la distancia de Manhattan sobre la distancia euclidiana en Machine Learning. Lo más cercano que encontré a un buen argumento hasta ahora está en esta conferencia del MIT . A las 36:15 puede ver en las diapositivas la …

18 machine-learning  classification  distance 

Soy novato en aprendizaje automático y keras y ahora estoy trabajando en un problema de clasificación de imágenes de varias clases usando keras. La entrada es imagen etiquetada. Después de un procesamiento previo, los datos de entrenamiento se representan en la lista de Python como: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

¿Hay algún significado para las dimensiones de una inserción t-sne? Al igual que con PCA, tenemos esta sensación de maximizaciones de varianza linealmente transformadas, pero para t-sne, ¿hay intuición además del espacio que definimos para el mapeo y la minimización de la distancia KL?

18 dimensionality-reduction  tsne