데이터 과학

의사 결정 트리와 관련된 두 가지 질문이 있습니다. 연속 속성이있는 경우 분할 값을 어떻게 선택합니까? 예 : 나이 = (20,29,50,40 ....) R에 값 이있는 연속 속성 가 있다고 가정하십시오 . f 를 v로 나눌 때 f > v에 대한 최소 게인을 갖기 위해 분할 점 v 를 찾는 알고리즘을 어떻게 …

15 classification  data  decision-trees 

다음과 같은 CNN이 있습니다. 5x5 크기의 입력 이미지로 시작합니다. 그런 다음 2x2 커널과 stride = 1을 사용하여 회선을 적용하여 크기가 4x4 인 기능 맵을 생성합니다. 그런 다음 stride = 2로 2x2 최대 풀링을 적용하여 기능 맵을 크기 2x2로 줄입니다. 그런 다음 로지스틱 시그 모이 드를 적용합니다. 그런 다음 2 개의 …

15 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

다음과 같은 문제를 해결하려고합니다. 데이터 세트로 문장 세트가 있고 새로운 문장을 입력하고 새로운 문장이 데이터 세트에서 가장 유사한 문장을 찾고 싶습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 새로운 문장 : " I opened a new mailbox" 데이터 세트에 기반한 예측 : Sentence | Similarity A dog ate poop 0% A mailbox is …

15 python  nlp  scikit-learn  similarity  text 

session_id, ip, user_agent아래 조건 에 따라 웹 사이트 액세스 데이터 형식 과 시간 소인 (선택 사항)이 제공되면 세션을 순 방문자수로 가장 잘 클러스터링하는 방법은 무엇입니까? session_id:는 모든 새로운 방문자에게 부여 된 아이디입니다. 만료되지는 않지만 사용자가 쿠키를 허용하지 않거나 쿠키를 지우거나 브라우저를 변경하거나 장치를 변경하면 더 이상 인식되지 않습니다. IP 여러 …

15 clustering 

이 게시물 은 내가 달성하려는 것이 불가능하다는 것을 나타내는 것 같습니다. 그러나 나는 이것을 확신하지 못합니다. 내가 이미 한 일을 감안할 때 왜 내가하고 싶은 일을 달성 할 수 없는지 알 수 없습니다 ... 하나는 모양 (480, 720, 3)의 이미지가 있고 다른 하나는 모양 (540, 960, 3)의 이미지가있는 두 개의 …

15 keras 

어떤 경우에는 의사 결정 트리를 사용하고 다른 경우에는 KNN을 사용하는 것이 더 낫습니까? 특정 경우에 왜 그중 하나를 사용합니까? 그리고 다른 경우에 다른? (알고리즘이 아닌 기능을 보면) 누구든지 이것에 대한 설명이나 언급이 있습니까?

15 machine-learning  data-mining  decision-trees 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? Data Science Stack Exchange에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 최근에 누군가와 대화를 나누고 데이터 분석에 관심이 있으며 필요한 기술과 도구를 배우려는 사람을 언급했습니다. 그들은 특정 분야에 대한 전문 지식이 없으면 도구를 …

15 education  beginner  career 

이 질문이이 사이트에서 가장 적합하기를 바랍니다. Python에서 일반적으로 클래스 이름은 대문자를 첫 문자로 사용하여 정의됩니다 (예 : class Vehicle: ... 그러나, 기계 학습 분야에서, 종종는 훈련과 테스트 데이터는 다음과 같이 정의 X하고 Y-하지 x와 y. 예를 들어, Keras에서이 튜토리얼을 읽고 있지만 Xand Y를 변수로 사용합니다 . from sklearn import datasets …

15 python  dataset 

테스트 세트 배포가 교육 세트와 다른 데이터 과학 경쟁을하고 있습니다. 테스트 세트와 매우 유사한 훈련 세트에서 관측치를 서브 샘플링하고 싶습니다. 어떻게해야합니까?

15 preprocessing 

이 자습서를보고 있습니다 : https://www.dataquest.io/mission/75/improving-your-submission 섹션 8에서 최상의 기능을 찾으면 다음 코드가 표시됩니다. import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif predictors = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "Embarked", "FamilySize", "Title", "FamilyId"] # Perform feature selection selector = SelectKBest(f_classif, k=5) selector.fit(titanic[predictors], titanic["Survived"]) # Get the raw p-values for …

15 python  scikit-learn 

Google은 최근에 tensorflow의 야간에 포함되어 tensorflow 계산 기능에 액세스하는 명령형 API 인 Eager 모드를 구축 합니다. tensorflow는 PyTorch와 어떻게 비교됩니까? 비교에 영향을 줄 수있는 몇 가지 측면은 다음과 같습니다. 정적 그래프 레거시 (예 : 노드의 이름)로 인해 열망의 장단점. 다른 것에는없는 본질적인 한계. 그 중 하나가 개선이 필요한 영역 (예 …

14 deep-learning  tensorflow  pytorch 

GAN (생식 적대적 네트워크)은 이미지에만 적합합니까, 아니면 텍스트에도 사용될 수 있습니까? 마찬가지로, 요약을 통해 의미있는 텍스트를 생성하도록 네트워크를 훈련시킵니다. UPD-GAN 발명가 Ian Goodfellow의 인용문. GAN은 실제 데이터에만 정의되므로 GAN은 NLP에 적용되지 않았습니다. ( 2016 ) 소스 근본적으로 결함이있는 아이디어는 아닙니다. 다음 중 하나 이상을 수행 할 수 있어야합니다 ... (2017) …

14 gan 

훈련을 위해 깊은 신경망에 공급할 충분한 데이터 세트 (이미지)를 찾을 수없는 문제를 처리하고 있습니다. Scott Reed et al.에 의해 출판 된 Generative Adversarial Text to Image Synthesis 논문에서 영감을 받았습니다 . 적대적 네트워크 생성. 사용 가능한 작은 데이터 집합을 GAN 모델에 대한 입력으로 사용하고 더 큰 네트워크 집합을 처리하기 위해 …

14 deep-learning  gan 

파이썬을 사용하여 불균형 데이터 세트에서 임의의 포리스트 모델을 실행합니다 (대상 변수는 이진 클래스였습니다). 교육 및 테스트 데이터 세트를 분할 할 때 계층화 된 샘플링을 사용할지 (표시된 코드와 같은) 사용하지 않을지 고민했습니다. 지금까지 프로젝트에서 계층화 된 사례가 더 높은 모델 성능으로 이어질 것으로 관찰했습니다. 그러나 현재 데이터 세트와 대상 클래스의 분포가 …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

학습자의 앙상블이 가능한 최상의 모델 결과를 이끌어내는 것은 공리적 인 것처럼 보이며 예를 들어 단일 모델이 Kaggle과 같은 경쟁에서이기는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 앙상블이 그토록 효과적인 이유에 대한 이론적 설명이 있습니까?

14 machine-learning  data-mining  predictive-modeling