데이터 과학

코스 라에서 Geoff Hinton의 신경망 과정을 밟았고 제한된 boltzmann 기계 를 소개했지만 RBM 의 직관을 이해하지 못했습니다. 이 기계에서 에너지를 계산해야하는 이유는 무엇입니까? 이 기계에서 확률의 사용은 무엇입니까? 나는 또한이 비디오를 보았다 . 비디오에서 그는 계산 단계 전에 확률과 에너지 방정식을 작성했지만 어디에서나 사용하지 않는 것으로 보입니다. 위의 내용에 덧붙여서 …

15 unsupervised-learning  rbm 

훈련 속도를 향상시키기 위해 GPU를 사용할 수있는 R 용 머신 러닝 패키지가 있습니까? gputools라는 패키지가 gpu에서 코드를 실행할 수 있다는 것을 알지만 기계 학습을위한보다 완벽한 라이브러리를 찾고 있습니다.

15 machine-learning  r  gpu 

히든 마르코프 모델을 구현하기 위해 어떤 안정적인 파이썬 라이브러리를 사용할 수 있습니까? 이전에이 모델을 실제로 사용한 적이 없기 때문에 합리적으로 잘 문서화해야합니다. 또는 HMM을 사용하여 데이터 세트에서 시계열 분석을 수행하는보다 직접적인 접근 방법이 있습니까?

15 python  time-series  markov-process 

Spark가 Scala와 완전히 통합되어 있음을 알고 있습니다. 유스 케이스는 특히 대규모 데이터 세트를위한 것입니다. 스칼라를 잘 지원하는 다른 도구는 무엇입니까? Scala는 대규모 데이터 세트에 가장 적합합니까? 아니면 더 작은 데이터 세트에도 적합합니까?

15 scalability  scala 

많은 데이터 소스로 구성된 느슨하게 구조화 된 데이터 세트 (예 : 웹 테이블 / 링크 된 공개 데이터)를 가정하십시오. 데이터 뒤에 공통 스키마가 없으며 각 소스는 동의어 속성을 사용하여 값을 설명 할 수 있습니다 (예 : "nationality"vs "bornIn"). 내 목표는 그들이 설명하는 개체를 어떻게 든 "정의"하는 "중요한"속성을 찾는 것입니다. 따라서 …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

사람들이 데이터를 처리하는 데 도움이되는 많은 도구 / 프레임 워크에 대해 들었습니다. 하나는 하둡이고 다른 하나는 noSQL 개념입니다. 처리 시점의 차이점은 무엇입니까? 그들은 보완 적인가?

15 nosql  tools  processing  apache-hadoop 

슬라이딩 윈도우 방식으로 훈련하면 LSTM을 과도하게 맞출 수 있습니까? 사람들이 왜 LSTM에 그것을 사용하지 않는 것 같습니까? 간단한 예를 들어, 문자 순서를 예측해야한다고 가정하십시오. A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z …

15 lstm  backpropagation  mini-batch-gradient-descent 

나는 Kaggle ( House Price on Human Price 's Kernel on House Price : Advance Regression Techniques ) 에서 주택 가격 경쟁의 해결책을 겪고 있었고이 부분을 보았습니다 . # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features more normal. from scipy.stats import …

15 regression  feature-extraction  feature-engineering  kaggle  feature-scaling 

두 단어 또는 문장의 유사성을 식별하는 데 도움이되는 Python 라이브러리를 찾고 있습니다. 오디오를 텍스트로 변환하여 영어 사전 또는 비 사전 단어를 생성합니다 (개인 또는 회사 이름 일 수 있음). 그런 다음 알려진 단어와 비교해야합니다. 예: 1) 텍스트 대 오디오 결과 : America Expansion에 전화 해 주셔서 감사합니다 . American Express …

15 nlp  nltk 

아래와 같은 데이터 세트가 있습니다. 문자 © 다음의 모든 문자를 제거하고 싶습니다. R에서 어떻게 할 수 있습니까? data_clean_phrase <- c("Copyright © The Society of Geomagnetism and Earth", "© 2013 Chinese National Committee ") data_clean_df <- as.data.frame(data_clean_phrase)

15 r  data-cleaning 

현재 신경망 시험을 준비 중입니다. 이전 시험의 여러 프로토콜에서 (다층 퍼셉트론에서) 뉴런의 활성화 기능이 단조로워 야한다는 것을 읽었습니다. 활성화 함수는 미분 가능해야하며, 대부분의 점에서 0이 아닌 미분이어야하며 비선형이어야합니다. 왜 단조로운 것이 중요하고 도움이되는지 이해하지 못합니다. 다음과 같은 활성화 기능을 알고 있으며 단조로운 기능입니다. RELU 시그 모이 드 탄 Softmax : …

15 machine-learning  neural-network 

오픈 소스 프로젝트에 참여하는 것은 일반적으로 초보자를위한 연습을하고 경험이 풍부한 데이터 과학자 및 분석가를위한 새로운 영역을 시도하는 좋은 방법입니다. 어떤 프로젝트에 기여합니까? Github에 소개 + 링크를 제공하십시오.

15 beginner  open-source 

사용자 기반과 항목 기반 권장 사항이 정확히 어떻게 다른지 알고 싶습니다. 그것은 정의 사용자 기반 : 유사한 사용자를 찾아 항목을 추천합니다. 사용자의 동적 특성으로 인해 확장이 어려운 경우가 많습니다. 아이템 기반 : 아이템 간의 유사성을 계산하고 추천합니다. 일반적으로 항목은 많이 변경되지 않으므로 오프라인으로 계산할 수 있습니다. 그러나 두 가지 종류의 …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

K- 평균 은 클러스터링을위한 잘 알려진 알고리즘이지만 이러한 알고리즘의 온라인 변형 (온라인 K- 평균)도 있습니다. 이러한 접근법의 장단점은 무엇이며 각각 선호하는시기는 언제입니까?

15 clustering  algorithms  k-means 

병렬 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅의 차이점은 무엇입니까? 확장 성과 효율성에 관해서는 머신 클러스터에서 계산을 처리하는 솔루션을 보는 것이 매우 일반적이며 병렬 처리 또는 분산 처리라고도합니다. 어떤 식 으로든 동시에 실행되는 것이 있기 때문에 계산은 항상 병렬 인 것처럼 보입니다. 그러나 분산 계산은 단순히 하나 이상의 기계를 사용하는 것과 관련이 있습니까, 아니면이 …

15 definitions  parallel  distributed