«time-series» 태그된 질문

사용해야하는 최소, 최대 및 "합리적인"양의 LSTM 셀과 관련된 경험 법칙 (또는 실제 규칙)이 있습니까? 특히 TensorFlow 및 속성의 BasicLSTMCell 과 관련이 num_units있습니다. 분류 문제가 다음과 같이 정의되었다고 가정하십시오. t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Google 트렌드는 매주 데이터를 반환하므로 매일 / 매월 데이터와 데이터를 병합하는 방법을 찾아야합니다. 내가 지금까지 한 일은 각 serie를 매일 데이터로 나누는 것입니다. 에서: 2013-03-03-2013-03-09 37 에: 2013-03-03 37 2013-03-04 37 2013-03-05 37 2013-03-06 37 2013-03-07 37 2013-03-08 37 2013-03-09 37 그러나 이것은 내 문제에 많은 복잡성을 추가하고 있습니다. 지난 …

11 time-series 

나는 종종 시퀀스 인 예측 변수가있는 모델 (분류 또는 회귀)을 작성하고 있으며 모델에 예측 변수로 포함시킬 수있는 최선의 방법으로 변수를 요약하기위한 기술 권장 사항을 찾으려고 노력했습니다. 구체적인 예로, 고객이 향후 90 일 내에 회사를 떠날 것인지 예측하기 위해 모델을 구축한다고 가정합니다 (t와 t + 90 사이, 따라서 이진 결과). 사용 …

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폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 대부분의 언어에는 몇 가지 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있습니다. 파이썬은 Scipy Rust 있다 SciRust C++이 등 여러 가지 ViennaCL와Armadillo …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Keras 사용법을 배우고 있으며 Chollet 's Deep Learning for Python 의 예제를 사용하여 레이블이 지정된 데이터 세트로 합리적인 성공을 거두었습니다 . 데이터 세트는 3 개의 잠재적 클래스를 가진 길이가 3125 인 ~ 1000 시계열입니다. 70 %의 예측률을 제공 하는 기본 Dense 레이어를 넘어서서이 책에서 LSTM 및 RNN 레이어에 대해 논의하려고합니다. …

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ML과 TensorFlow를 처음 사용하고 (약 몇 시간 전에 시작) 시계열에서 다음 몇 가지 데이터 요소를 예측하는 데 사용하려고합니다. 나는 입력을 받고 이것을 사용하여 이것을하고있다 : /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | '-------------------------------' \----------- y ------------/ …

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시계열 예측에 강화 학습을 적용 할 수 있습니까?

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약 40 차원의 시계열 (8 점)으로 구성된 일련의 데이터가 있습니다 (따라서 각 시계열은 8 x 40입니다). 해당 출력 (범주에 가능한 결과)은 0 또는 1입니다. 여러 차원의 시계열 분류기를 설계하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 저의 초기 전략은 해당 시계열에서 각 차원의 평균, 표준, 최대 변동을 추출하는 것이 었습니다. RandomTreeForest를 훈련시키는 데 …

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