Ciencia de los datos

He construido mi modelo. Ahora quiero dibujar el diagrama de arquitectura de red para mi trabajo de investigación. El ejemplo se muestra a continuación:

78 machine-learning  neural-network  deep-learning  svm  software-recommendation 

Estoy tratando de ejecutar SVR usando scikit learn (python) en un conjunto de datos de entrenamiento que tiene 595605 filas y 5 columnas (características) y un conjunto de datos de prueba que tiene 397070 filas. Los datos han sido preprocesados ​​y regularizados. Puedo ejecutar con éxito los ejemplos de prueba, …

76 python  svm  scikit-learn 

Recién estoy comenzando con algo de aprendizaje automático, y hasta ahora he estado lidiando con la regresión lineal sobre una variable. He aprendido que hay una hipótesis, que es: hθ( x ) = θ0 0+ θ1Xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Para encontrar buenos valores para los parámetros y θ 1 , queremos minimizar la …

73 machine-learning  linear-regression  loss-function 

He estado usando pandas por bastante tiempo. Pero, no entendí cuál es la diferencia entre isna()y isnull()en los pandas. Y, lo que es más importante, cuál usar para identificar los valores faltantes en el marco de datos. ¿Cuál es la diferencia básica subyacente de cómo se detecta un valor como …

73 python  pandas  dataframe 

He estado usando SQL desde 1996, por lo que puedo estar sesgado. He usado MySQL y SQLite 3 ampliamente, pero también he usado Microsoft SQL Server y Oracle. La gran mayoría de las operaciones que he visto con Pandas se pueden hacer más fácilmente con SQL. Esto incluye filtrar un …

69 pandas  sql 

¿Alguien puede explicar prácticamente la razón detrás de la impureza de Gini frente a la ganancia de información (basada en la entropía)? ¿Qué métrica es mejor usar en diferentes escenarios al usar árboles de decisión?

66 machine-learning  decision-trees 

¿Cuáles son las diferencias, si las hay, entre un "científico de datos" y un "ingeniero de aprendizaje automático"? Durante el año pasado, el "ingeniero de aprendizaje automático" comenzó a aparecer mucho en las ofertas de trabajo. Esto es particularmente notable en San Francisco, que es posiblemente el origen del término …

66 machine-learning 

El problema con el que estoy lidiando es predecir valores de series de tiempo. Estoy viendo una serie de tiempo a la vez y, por ejemplo, en base al 15% de los datos de entrada, me gustaría predecir sus valores futuros. Hasta ahora me he encontrado con dos modelos: LSTM …

64 time-series  deep-learning  rnn  prediction 

Estaba empezando a mirar el área bajo la curva (AUC) y estoy un poco confundido acerca de su utilidad. Cuando me lo explicaron por primera vez, el AUC parecía ser una gran medida de rendimiento, pero en mi investigación descubrí que algunos afirman que su ventaja es mayormente marginal, ya …

64 machine-learning  accuracy 

Estoy haciendo algunos problemas en una aplicación de árbol de decisión / bosque aleatorio. Estoy tratando de ajustar un problema que tiene números y cadenas (como el nombre del país) como características. Ahora, la biblioteca, scikit-learn toma solo números como parámetros, pero quiero inyectar las cadenas y llevar una gran …

64 machine-learning  python  scikit-learn  random-forest  decision-trees 

Estoy construyendo un modelo de regresión y necesito calcular lo siguiente para verificar las correlaciones Correlación entre 2 variables categóricas multinivel Correlación entre una variable categórica de niveles múltiples y una variable continua VIF (factor de inflación de varianza) para variables categóricas de niveles múltiples Creo que es incorrecto usar …

63 r  statistics  correlation 

Estoy tratando de comenzar a aprender sobre RNN y estoy usando Keras. Entiendo la premisa básica de las capas RNN y LSTM de vainilla, pero tengo problemas para comprender un cierto punto técnico para el entrenamiento. En la documentación de Keras , dice que la entrada a una capa RNN …

63 python  keras  rnn  training 

Esta es una pequeña pregunta conceptual que me ha estado molestando por un tiempo: ¿Cómo podemos propagarnos a través de una capa de agrupación máxima en una red neuronal? Me encontré con capas de agrupación máxima mientras revisaba este tutorial para la biblioteca nn de Torch 7. La biblioteca abstrae …

62 neural-network  backpropagation 

Antecedentes del problema: estoy trabajando en un proyecto que involucra archivos de registro similares a los que se encuentran en el espacio de monitoreo de TI (para mi mejor comprensión del espacio de TI). Estos archivos de registro son datos de series temporales, organizados en cientos / miles de filas …

61 machine-learning  python  data-mining  anomaly-detection  library 

De wikipedia, La reducción de dimensionalidad o reducción de dimensión es el proceso de reducir el número de variables aleatorias bajo consideración, y puede dividirse en selección de características y extracción de características. ¿Cuál es la diferencia entre la selección de características y la extracción de características? ¿Cuál es un …

59 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction