데이터 과학 machine-learning

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분류 자에 대해 사용 가능한 기능의 하위 집합을 선택하는 방법 중 하나는 기준 (예 : 정보 획득)에 따라 해당 기능의 순위를 지정한 다음 분류 자와 순위가 지정된 기능의 하위 집합을 사용하여 정확도를 계산하는 것입니다. 당신의 특징은 예를 들어, A, B, C, D, E그들은 다음과 같이 평가하는 경우, 그리고 D,B,C,E,A, 당신은 …

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기계 학습의 차원 호핑

머신 러닝 (컨볼 루션 신경망 및 이미지 인식에서 발생)의 차원 호핑 문제는 무엇입니까? 나는 그것에 대해 봤지만 재료 모양 변형의 물리학에 관한 정보 만 얻었습니다. 기계 학습과 관련된 예를 통해 설명하면 더 도움이 될 것입니다. 누구 든지이 문제를 해결하거나 나를 도울 수있는 리소스를 가리킬 수 있습니까?

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문제 공간이 너무 클 때 AI의 행동을 배우는 방법

나는 실험과 모범을 통해 가장 잘 배웁니다. 나는 신경망에 대해 배우고 있으며 (내 생각에는) 분류와 회귀에 대한 이해력이 뛰어나고 감독되고 감독되지 않은 학습이지만, 나는 조용히 파악할 수없는 무언가를 발견했습니다. 복잡한 게임을하도록 AI를 훈련시키고 싶었다면; RTS와 같은 것을 생각하고 있습니다 (예 : Age of Empires, Empire Earth 등). 이러한 유형의 게임에는 …

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머신 러닝을 이용한 서버 로그 분석

이 작업에는 예외 로그, 데이터베이스 로그 이벤트 로그 등이 포함 된 응용 프로그램의 서버 로그를 분석하기 위해 할당되었습니다. 기계 학습에 익숙하지 않은 탄력적 검색 및 Sparks MLlib (또는 PredictionIO)와 함께 Spark를 사용합니다. 결과적으로 수집 된 예외 로그를 기반으로 예측하여 다음 예외를 유발할 가능성이 높은 사용자와 기능 (및 추적을 유지하고 응용 …

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협동 강화 학습

이미 수익 극대화를 목표로 동적 가격 책정 문제를 해결하는 단일 에이전트에 대해 기능적인 구현이 있습니다. 그러나 내가 함께 일하고있는 문제는 서로를 대체하는 여러 가지 다른 제품과 관련이 있으므로 독립적 인 학습자에게 모두 동적으로 가격을 책정하는 것은 하나의 가격이 다른 사람의 보상에 영향을 미치기 때문에 올바르지 않은 것 같습니다. 목표는 각 …

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데이터 과학 프로젝트가 단계별로 설명 되었습니까?

몇 가지 실용적인 예제가 단계별로 제공되는 웹 사이트 또는 서적을 찾고 있으며 관련 기능, 모델 선택 절차 등을 선택하는 방법을 설명합니다.

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지도 학습 알고리즘의 여러 레이블

해당 주제의 텍스트 모음이 있습니다. 예를 들어 "A rapper Tupac was shot in LA"로 레이블이 지정되었습니다 ["celebrity", "murder"]. 따라서 기본적으로 각 피처의 벡터에는 많은 레이블이있을 수 있습니다 (같은 양이 아님. 첫 번째 피처 벡터에는 세 개의 레이블, 두 번째 1, 세 번째 5). 각 텍스트에 해당하는 레이블이 하나만 있으면 Naive …

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온라인 머신 러닝을위한 라이브러리

온라인 학습을 수행하여 재고 데이터를 예측할 패키지 (python, R 또는 독립형 패키지)를 찾고 있습니다. Vowpal Wabbit ( https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki )를 발견하고 읽었으며 꽤 유망한 것처럼 보이지만 다른 패키지가 있는지 궁금합니다. 미리 감사드립니다.

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체스에서 시간적 차이 구현

알파-베타 가지 치기 알고리즘과 재료, 왕의 안전성, 이동성, 폰 구조 및 갇힌 조각 등을 사용하여 위치를 평가하는 평가 기능을 사용하는 체스 프로그램을 개발하고 있습니다. 에서 파생 된 에프( p ) = w1⋅ 재료 + w2⋅ kingsafety + 승삼⋅ 이동성 + w4⋅ 폰 구조형 + w5⋅ 갇힌 조각에프(피)=승1⋅재료+승2⋅왕의 안전+승삼⋅유동성+승4⋅폰 구조+승5⋅갇힌 조각f(p) …

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대용량 데이터 세트를 이해하려면 어떤 초기 단계를 사용해야합니까? 어떤 도구를 사용해야합니까?

주의 사항 : 머신 러닝은 초보자이지만 배우기를 간절히 원합니다. 큰 데이터 세트가 있으며 패턴을 찾으려고합니다. 알려진 변수 또는 데이터에 포함되어 있지만 아직 깨닫지 못한 변수와 함께 데이터 전체에 상관 관계가있을 수 있습니다. 실제로는 변수 / 관련이 있습니다. 나는 이것이 데이터 분석 세계에서 익숙한 문제 일 것이라고 추측하고 있습니다. 그래서 몇 …

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통계 + 컴퓨터 과학 = 데이터 과학? [닫은]

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 질문 업데이트 는 그래서 주제에 대한 데이터 과학 스택 교류가. 휴일 오년 전에 . 나는 데이터 과학자 가되고 싶다 . 응용 통계 (계리 과학)를 연구 했으므로 훌륭한 통계적 배경 (회귀, 확률 과정, 시계열, 몇 가지 언급)이 …

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비원 자적 특징을 가진 예측

비 원자 데이터를 예측 기능으로 사용하고 싶습니다. 이 기능이있는 테이블이 있다고 가정하십시오. - Column 1: Categorical - House - Column 2: Numerical - 23.22 - Column 3: A Vector - [ 12, 22, 32 ] - Column 4: A Tree - [ [ 2323, 2323 ],[2323, 2323] , [ Boolean, …

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정기적으로 증가하는 기능 세트 처리

사기 탐지 시스템을 개발 중입니다. 이 필드에서는 새로운 사기가 정기적으로 나타나므로 지속적으로 모델에 새로운 기능을 추가해야합니다. 개발 프로세스 관점에서 처리하는 가장 좋은 방법이 무엇인지 궁금합니다. 새로운 기능을 기능 벡터에 추가하고 분류자를 재교육하는 것은 기존 기능을 다시 학습하는 데 너무 많은 시간이 걸리기 때문에 순진한 접근 방식으로 보입니다. 각 기능 (또는 …

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24,000 카테고리의 클래스를 인코딩하는 방법은 무엇입니까?

저는 현재 유전체학에 대한 로지스틱 회귀 모델을 연구하고 있습니다. 공변량으로 포함하려는 입력 필드 중 하나는 genes입니다. 약 24,000 개의 알려진 유전자가 있습니다. 전산 생물학에서이 수준의 가변성을 갖는 많은 특징이 있으며 수십만 개의 샘플이 필요합니다. 내가 LabelEncoder()그 24K 유전자 라면 그리고 OneHotEncoder()그들 ... 2.2GHz 쿼드 코어 i7 CPU에서 24,000 개의 컬럼으로 …

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Convolutional1D, Convolutional2D 및 Convolutional3D의 차이점은 무엇입니까?

Convolutional Neural Networks에 대해 배웠습니다. Keras예제를 볼 때 세 가지 다른 회선 방법을 발견했습니다. 즉, 1D, 2D 및 3D입니다. 이 세 계층의 차이점은 무엇입니까? 그들의 사용 사례는 무엇입니까? 유스 케이스를 보여주는 링크 또는 참조가 있습니까?

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