Ciencia de los datos

Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Entonces, dado que la función sigmoide se define como hθ (x) = g (θ ^ (T) x), …

9 regression  logistic-regression  octave 

Estoy trabajando en la clasificación de texto donde tengo 39 categorías / clases y 8,5 millones de registros. (En el futuro, los datos y las categorías aumentarán). La estructura o el formato de mis datos es el siguiente. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge …

9 machine-learning  python  classification  scikit-learn  multiclass-classification 

La siguiente imagen muestra 7 puntos alrededor del origen. Uno de ellos ha sido seleccionado por un humano basado en reglas y experiencia y es de color rojo (el que está en el cuadrante inferior izquierdo). Ahora tenemos más de 1000 de estos conjuntos de puntos y para cada conjunto, …

9 machine-learning 

Estoy escribiendo un script para grabar datos en vivo a lo largo del tiempo en un solo archivo HDF5 que incluye todo mi conjunto de datos para este proyecto. Estoy trabajando con Python 3.6 y decidí crear una herramienta de línea de comando clickpara recopilar los datos. Mi preocupación es …

9 python  dataset 

Supongamos que estoy interesado en tres clases , , . Pero mi conjunto de datos en realidad contiene varias clases reales más .C1C1c_1C2C2c_2C3C3c_3( cj)nortej = 4(Cj)j=4 4norte(c_j)_{j=4}^n La respuesta obvia es definir una nueva clase C^4 4C^4 4\hat c_4 que se refiera a todas las clases CjCjc_j , j > …

9 machine-learning  classification 

Si tengo un problema de aprendizaje que debería tener una simetría inherente, ¿hay alguna forma de someter mi problema de aprendizaje a una restricción de simetría para mejorar el aprendizaje? Por ejemplo, si estoy haciendo reconocimiento de imagen, podría querer simetría rotacional 2D. Lo que significa que la versión girada …

9 machine-learning 

Tengo 200 puntos de datos que tienen los mismos valores en todas las funciones. Después de la reducción de la dimensión t-SNE ya no se ven tan iguales, así: ¿Por qué no están en el mismo punto en la visualización e incluso parece estar distribuido en dos grupos diferentes?

9 visualization  dimensionality-reduction  tsne 

Trabajo analizando datos de EEG, que eventualmente necesitarán ser clasificados. Sin embargo, obtener etiquetas para las grabaciones es algo costoso, lo que me ha llevado a considerar enfoques no supervisados ​​para utilizar mejor nuestras cantidades bastante grandes de datos sin etiquetar. Esto naturalmente lleva a considerar autoencoders apilados, lo que …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

Por datos enteros me refiero a tren + prueba + validación Una vez que haya arreglado mi hiperparámetro con los datos de validación y elija el modelo con los datos de la prueba, ¿no sería mejor tener un modelo entrenado en todos los datos para que los parámetros estén mejor …

9 machine-learning 

Tengo un conjunto de datos compuesto por series de tiempo (8 puntos) con aproximadamente 40 dimensiones (por lo que cada serie de tiempo es de 8 por 40). La salida correspondiente (los posibles resultados para las categorías) es 0 o 1. ¿Cuál sería el mejor enfoque para diseñar un clasificador …

9 classification  time-series  pca 

En este artículo altamente citado , los autores dan la siguiente discusión sobre el número de parámetros de peso. No tengo muy claro por qué tiene parámetros C 2 . Creo que debería ser 49 C ya que cada uno de los canales de entrada C comparte el mismo filtro, …

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

Actualmente estoy trabajando en recrear los resultados de este documento . En el documento describen un método para usar CNN para la extracción de características, y tienen un modelo acústico que es Dnn-hmm y pre-entrenado usando RBM. La sección III, subsección A, establece diferentes formas en que los datos de …

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition 

Estoy tratando de entender cómo entender completamente el proceso de decisión de un modelo de clasificación de árbol de decisión construido con sklearn. Los dos aspectos principales que estoy viendo son una representación gráfica del árbol y la lista de características importantes. Lo que no entiendo es cómo se determina …

9 machine-learning  visualization  scikit-learn  data  decision-trees 

Tuve una discusión interesante sobre la base de un proyecto en el que estábamos trabajando: ¿por qué usar un sistema de inspección visual CNN sobre un algoritmo de coincidencia de plantillas? Antecedentes: había mostrado una demostración de un sistema simple de visión CNN (cámara web + computadora portátil) que detectaba …

9 machine-learning  convnet  image-classification 

Recientemente publiqué un conjunto de datos ( enlace ) con 369 clases. Realicé un par de experimentos con ellos para tener una idea de lo difícil que es la tarea de clasificación. Por lo general, me gusta si hay matrices de confusión para ver el tipo de error que se …

9 visualization  confusion-matrix