데이터 과학

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나는 좋은 N- 프로젝트를 만들 것으로 생각되는 다양한 NFL 데이터 세트를 가지고 있지만 아직 아무것도하지 않았습니다. 이 사이트를 방문하면 기계 학습 알고리즘을 생각하게되었고 축구 경기의 결과를 예측하거나 다음 경기에서 얼마나 좋은지 궁금합니다. 3 위와 1 위에서 이론상으로 강한 런백을 한 팀 은 그러한 상황에서 볼을 돌리는 경향이 있어야 할 것으로 …

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사용시기-기계 학습 [폐쇄]

최근 UPC / Barcelona의 Oriol Pujol 교수의 기계 학습 수업에서 그는 광범위한 기계 학습 관련 작업에 사용할 가장 일반적인 알고리즘, 원리 및 개념을 설명했습니다. 여기서 나는 당신과 그것들을 공유하고 당신에게 묻습니다. 다양한 유형의 기계 학습 관련 문제와 관련된 접근 방식 또는 방법과 포괄적 인 프레임 워크 일치 작업이 있습니까? 간단한 …

39 machine-learning algorithms

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GBM 대 XGBOOST? 주요 차이점은 무엇입니까?

GBM과 XGBOOST의 주요 차이점을 이해하려고합니다. 나는 그것을 시도했지만 두 알고리즘의 차이점과 xgboost가 GBM보다 거의 항상 더 나은 이유를 설명하는 좋은 대답을 찾지 못했습니다. XGBOOST가 그렇게 빠른 이유는 무엇입니까?

39 machine-learning algorithms xgboost ensemble-modeling gbm

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Keras의 batch_size가 결과 품질에 영향을 줍니까?

2-3 백만 개의 기사로 큰 LSTM 네트워크를 훈련하려고하고 메모리 오류로 어려움을 겪고 있습니다 (AWS EC2 g2x2large 사용). 한 가지 해결책은을 줄이는 것 batch_size입니다. 그러나이 매개 변수가 메모리 효율성 문제와 관련이 있는지 또는 결과에 영향을 미치는지 확실하지 않습니다. 사실, 나는 또한 batch_size예제에서 사용되는 것이 보통 2의 거듭 제곱이라는 것을 알았습니다. 내 …

38 deep-learning keras

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데이터 과학자가되기 위해 하둡을 배워야합니까?

주목받는 데이터 과학자. Hadoop에 대해서는 아무것도 모르지만 Data Science 및 Big Data에 대해 읽으면서 Hadoop에 대해 많은 이야기를합니다. 하둡을 데이터 과학자로 배우는 것이 절대적으로 필요한가?

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“동일한 번역”과“불변의 번역”의 차이점은 무엇입니까?

나는 문제의 차이 이해하는 데 번역 equivariant 및 번역 불변을 . 책 딥 러닝에서 . 2016 년 MIT Press (I. Goodfellow, A. Courville 및 Y. Bengio)는 컨볼 루션 네트워크에서 찾을 수 있습니다. [...] 매개 변수 공유의 특정 형식으로 인해 레이어 에 변환에 대한 등분 산 이라는 속성이 있습니다. [...] 풀링은 …

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데이터 과학자들이 Excel을 사용합니까?

나는 나 자신을 여행가 데이터 과학자라고 생각할 것이다. 대부분의 (제 생각에), 저는 첫 차트를 만들었고 Excel을 사용하여 고등학교와 대학에서 첫 집계를했습니다. 대학, 대학원, 7 년 간의 업무 경험을 통해 SQL, R, Python, Hadoop, LaTeX 등과 같은 고급 도구로 간주되는 것을 빠르게 선택했습니다. 우리는 데이터 과학자 직책에 대해 인터뷰하고 있으며 한 …

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XGBoost 중요성의 결과를 해석하는 방법은 무엇입니까?

xgboost 모델을 실행했습니다. 의 출력을 해석하는 방법을 정확히 모르겠습니다 xgb.importance. 게인, 커버 및 주파수의 의미는 무엇이며 어떻게 해석합니까? 또한 Split, RealCover 및 RealCover %는 무엇을 의미합니까? 여기에 몇 가지 추가 매개 변수가 있습니다 기능 중요도에 대해 더 자세히 알려주는 다른 매개 변수가 있습니까? R 문서에서 Gain은 Information gain과 비슷하며 Frequency는 …

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scikit-learn에는 정방향 선택 / 단계별 회귀 알고리즘이 있습니까?

너무 많은 기능을 사용하여 문제를 해결하고 있으며 모델 훈련에 시간이 오래 걸립니다. 기능을 선택하기 위해 정방향 선택 알고리즘을 구현했습니다. 그러나 scikit-learn이 앞으로 선택 / 단계별 회귀 알고리즘을 가지고 있는지 궁금합니다.

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팬더와 상관 행렬의 계산 및 시각화

여러 항목이있는 팬더 데이터 프레임이 있으며 일부 유형의 상점 수입 간의 상관 관계를 계산하려고합니다. 수입 데이터, 활동 영역 분류 (극장, 옷가게, 음식 ...) 및 기타 데이터가있는 여러 상점이 있습니다. 나는 새로운 데이터 프레임을 만들고 같은 카테고리에 속하는 모든 종류의 상점의 수입으로 열을 삽입하려고 시도했으며 반환 데이터 프레임에는 첫 번째 열만 …

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데이터 과학 관련 재미있는 인용문

다른 지역 사회 의 사용자는 자신의 분야에 대해 재미있는 것을 인용 하는 것이 일반적입니다 . 기계 학습, 딥 러닝, 데이터 과학 및 매일 직면하는 것들에 대한 재미있는 것을 공유하는 것이 재미있을 수 있습니다!

35 machine-learning neural-network deep-learning

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Data Science 인증에 대해 어떻게 생각하십니까?

이제 코스 라에서 제공 되는 John Hopkins 와 Cloudera 중 하나 인 두 가지 데이터 과학 인증 프로그램을 보았습니다 . 나는 거기에 다른 사람들이 있다고 확신합니다. John Hopkins 클래스 세트는 도구 세트로서 R에 중점을 두지 만 다양한 주제를 다룹니다. R 프로그래밍 데이터 청소 및 확보 데이터 분석 재현 가능한 연구 …

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지도 학습에서 상관 기능을 갖는 것이 왜 나쁜가?

상관 관계가있는 기능이있는 경우 모델을 악화시킬 수 있으므로 기능을 제거해야합니다. 상관 된 기능은 동일한 정보를 가져 오는 것을 의미하므로 그 중 하나를 제거하는 것이 논리적입니다. 그러나 이것이 왜 모델을 악화시킬 수 있는지 이해할 수 없습니다.

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교차 엔트로피 손실 설명

분류를 위해 NN을 작성한다고 가정하십시오. 마지막 레이어는 softmax 활성화가있는 밀도가 높은 레이어입니다. 분류 할 5 가지 수업이 있습니다. 하나의 훈련 예를 들어 가정의가 true label있습니다 [1 0 0 0 0]예측 될 때 [0.1 0.5 0.1 0.1 0.2]. 이 예제의 교차 엔트로피 손실을 어떻게 계산합니까?

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`Keras`의`Dense`와`TimeDistributedDense`의 차이점

난 아직도 사이의 차이에 대해 혼란 스러워요 Dense와 TimeDistributedDense의 Keras이미 이와 유사한 질문도있다하더라도 여기 와 여기 . 사람들은 많이 논의하고 있지만 일반적으로 합의 된 결론은 없습니다. 그리고 비록, 여기 , 밝혔다 @fchollet : TimeDistributedDenseDense3D 텐서의 모든 타임 스텝에 동일한 (완전히 연결된) 작업을 적용합니다 . 나는 여전히 그들 사이의 차이점에 대한 …

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