Ciencia de los datos

Estaba leyendo un resumen de alto nivel sobre AlphaGo de Google ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ), y encontré los términos "política red "y" red de valor ". En un nivel alto, entiendo que la red de políticas se usa para sugerir movimientos y la red de valores se usa para "Reducir la …

25 machine-learning  reinforcement-learning 

Estoy buscando usar la implementación word2vec de google para construir un sistema de reconocimiento de entidad con nombre. He oído que las redes neuronales recursivas con propagación hacia atrás a través de la estructura son adecuadas para tareas de reconocimiento de entidades con nombre, pero no he podido encontrar una …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

El problema se refiere a la construcción de árboles de decisión. Según Wikipedia, el ' coeficiente de Gini ' no debe confundirse con la ' impureza de Gini '. Sin embargo, ambas medidas se pueden usar al construir un árbol de decisión; estas pueden respaldar nuestras elecciones al dividir el …

25 data-mining 

No tenía claros algunos conceptos: XGBoost convierte a los alumnos débiles en alumnos fuertes. ¿Cuál es la ventaja de hacer esto? ¿Combinando muchos estudiantes débiles en lugar de usar un solo árbol? Random Forest usa varias muestras del árbol para crear un árbol. ¿Cuál es la ventaja de este método …

25 machine-learning  data-mining  random-forest  decision-trees  xgboost 

Como hay numerosas herramientas disponibles para las tareas de ciencia de datos, y es engorroso instalar todo y construir un sistema perfecto. ¿Hay una imagen de Linux / Mac OS con Python, R y otras herramientas de ciencia de datos de código abierto instaladas y disponibles para que las personas …

24 python  r  tools 

Una forma de entrenar una regresión logística es mediante el uso del descenso de gradiente estocástico, que scikit-learn ofrece una interfaz. Lo que me gustaría hacer es tomar un clasificador SGDC de scikit-learn y hacer que obtenga el mismo puntaje que una regresión logística aquí . Sin embargo, me faltan …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

He estado leyendo sobre los bosques aleatorios, pero realmente no puedo encontrar una respuesta definitiva sobre el problema del sobreajuste. Según el documento original de Breiman, no deberían sobreajustarse al aumentar el número de árboles en el bosque, pero parece que no hay consenso sobre esto. Esto me está creando …

24 machine-learning  random-forest 

Estoy buscando una consola en línea para el idioma R. Al igual que escribo el código y el servidor debe ejecutarse y proporcionarme la salida. Similar al sitio web Datacamp.

24 r  statistics 

Espero que me puedan ayudar, ya que tengo algunas preguntas sobre este tema. Soy nuevo en el campo del aprendizaje profundo, y aunque hice algunos tutoriales, no puedo relacionar o distinguir conceptos entre sí.

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

¿Cuáles son las mejores prácticas para guardar, almacenar y compartir modelos de aprendizaje automático? En Python, generalmente almacenamos la representación binaria del modelo, usando pickle o joblib. Los modelos, en mi caso, pueden ser ~ 100Mo más grandes. Además, joblib puede guardar un modelo en varios archivos a menos que …

24 python  databases  binary 

Estoy aprendiendo acerca de la factorización matricial para los sistemas de recomendación y veo que el término latent featuresocurre con demasiada frecuencia, pero no puedo entender lo que significa. Sé lo que es una característica, pero no entiendo la idea de las características latentes. ¿Podría por favor explicarlo? ¿O al …

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Una técnica común después de entrenar, validar y probar el modelo de preferencia de Machine Learning es usar el conjunto de datos completo, incluido el subconjunto de pruebas, para entrenar un modelo final para implementarlo , por ejemplo, en un producto. Mi pregunta es: ¿es siempre lo mejor hacerlo? ¿Qué …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy 

¿Cuál es la diferencia entre la pendiente de gradiente y la pendiente de gradiente estocástica? No estoy muy familiarizado con estos, ¿puede describir la diferencia con un breve ejemplo?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

Hasta donde he visto, las opiniones tienden a diferir sobre esto. Las mejores prácticas ciertamente dictarían el uso de validación cruzada (especialmente si se comparan RF con otros algoritmos en el mismo conjunto de datos). Por otro lado, la fuente original afirma que el hecho de que el error OOB …

23 random-forest  cross-validation 

Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . No sé si este es un lugar adecuado para hacer …

23 machine-learning  bigdata  dataset