データサイエンス

データサイエンスの専門家、機械学習の専門家、およびこの分野について詳しく知りたい人のためのQ&A


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たたみ込み構造の違い
マルチチャネルCNNとの違いを理解するのに苦労しています。「タスク起動型fMRIデータ分類のためのマルチチャネル2D畳み込みニューラルネットワークモデル」というタイトルの論文(https://www.hindawi.com/journals/cin/2019/5065214/#sec...
    

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巨大なデータセットでのCNNのトレーニング
RVL-CDIP DatasetでAlexNetイメージモデルをトレーニングしようとしています。データセットは、320,000のトレーニング画像、40,000の検証画像、40,000のテスト画像で構成されています。データセットが大きいため、トレーニングセ...
    



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ロジスティック回帰は、モデルのパフォーマンスが低いと収束できない
マルチクラスの分類ロジスティック回帰モデルがあります。非常に基本的なsklearnパイプラインを使用して、オブジェクトのクレンジングされたテキストの説明を取り込み、そのオブジェクトをカテゴリに分類しています。lo...
    





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KaggleノートブックとGoogle Colab
KaggleノートブックとGoogle Colabノートブックの主な違いは何ですか?データセットで作業するための最初のステップはKaggleノートブックを起動することですが、代わりにColabノートブックを使用する利点が何であるかを考える...
    

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クラスタリングと分類
私はこれに少し慣れていますが、クラスタリングと分類について簡単な質問をしました。分類したいテキストがたくさんあります。現在、4つのクラスがありますが、テキストは複数のクラスに属することができます。これ...
   

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非エピソードタスクのモンテカルロ
サットンのテキスト(第5章)には、「明確に定義されたリターンを確実に使用できるようにするため、ここでは一時的なタスクに対してのみモンテカルロ法を定義する」と記載されています。誰かが強化学習におけるモン...
  

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順序変数の固有の順序を自動的に検出し、それに応じて値を割り当てることができるエンコーダーはありますか?
序数変数を使用してデータを指定すると、値ex(優れている)、gd(良い)、fa(普通)、およびbd(悪い)で「家の質」が示され、結果としてラベルとしてsklearnのLabelEncoderにデータを単に投げることはできません。順序が間...
  

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AdaBoost.R2のいくつかのステップの説明
AdaBoost.R2を実装して回帰問題に適用するために、AdaBoost.R2を理解しようとしています。この状況では、それを完全に理解する必要がありますが、実際には得られないいくつかのステップがあります。この論文はこちらから入...
   

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スタックされたCNNレイヤーはどのように機能しますか?
インターネットには次のような写真がたくさんあります: しかし、フィーチャが以前のレイヤによってすでに抽出されている場合、2番目、3番目、その他のCNNレイヤはどのようにしてフィーチャを抽出できますか?たとえば...
   

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Pythonを使用した予測
トレーニングの観察結果が非常に少ない(15)。6か月後を予測する必要があります。このシナリオに最適な予測モデルはどれですか?これは私のデータセットの外観です月|回答率|%プロモーター|%中傷者|%中立 2019-01-01 |5...
   



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レイヤーの重みがケラで一致しません
この質問では次のコードを使用します:Xtrain = np.random.rand(400,1) ytrain = f(Xtrain) Xval = np.random.rand(200,1) yval = f(Xval) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'), #tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'), tf.keras.layers...
  

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