データサイエンス

1000人のデータセットを使用して、顔を笑顔であると認識するかどうかなどのバイナリ分類問題用にニューラルネットワークが構築されており、各人に顔の画像が10枚あるとします。データセットが70:30の比率でランダムにト...

neural-network data-leakage 

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...

time-series cnn image-classification convolution 

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...

deep-learning classification cnn image-classification 

私がオンラインで読んだものから、分類法と使用されている用語に関していくつかの混乱があるようです。誤解を避けるために、ここでそれらを定義するつもりです： ラベルエンコーディング-任意の数値ラベルで名義変数...

scikit-learn pandas decision-trees encoding 

Pythonを使用して分類しています。私はクラスGridSearchCVを使用しています。このクラスには、「best_estimatorの平均相互検証スコア」として定義された属性best_score_があります。このクラスでは、scoreを使用してテストセットの...

python classification keras grid-search gridsearchcv 

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...

scikit-learn logistic-regression multiclass-classification convergence 

勾配降下法を使用したタスクの問題： ステップサイズ0.1 と初期値[1、1] x2が存在しないため、 0.4x1 の導関数の結果としてのみ取得します。これは正しいですか、または導関数の結果は（0.4、0）になりますか？注：すみま...

gradient-descent math mathematics 

私の目標は： 各ストアの各アイテムについて、2ドルの価格差内の同じストア内のアイテムの数を検索します（つまり、同じストア内の同様の価格のアイテムの数）。 次に、アイテム数が最も多いすべてのアイテムをリス...

pandas 

現在、 $ \ alpha_k $ の分析ソリューションを見つけるのに苦労しています。次の制約付き最適化問題を導出しました： $$L = \ sum_ {i = 1} ^ {N} \ alpha_i-\ frac {1} {2} \ sum_ {i = 1} ^ {N} \ sum_ {j = 1} ^ {N} \ alpha_i \ alpha_jy_i y_j（\ textbf {x} _j ^ T ...

svm optimization 

私はCodecademyを使用してロジスティック回帰について学習しており、このトピックの理解にはいくつかの穴があります。import numpy as np hours_studied = np.array([[ 0],[ 1],[ 2],[ 3],[ 4],[ 5],[ 6],[ 7],[ 8],[ 9],[10],[11],[12],[13],[14],[15],[16],[17],[18]...

logistic-regression 

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...

python kaggle colab difference 

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...

python classification clustering 

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...

machine-learning reinforcement-learning 

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...

feature-engineering categorical-data 

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...

boosting mathematics adaboost 

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...

machine-learning cnn feature-extraction 

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...

python forecasting data-analysis 

sklearnのFeatureHasherでn_featuresをどのように選択すればよいですか？機能「ケース」に1000のカテゴリがあり、それらをハッシュしたいと仮定します...

machine-learning scikit-learn data data-science-model hashing-trick 

私は30列のデータセット（29数値、1非順序カテゴリカル）で作業しています。カテゴリ機能をホットエンコードし、35列に達しました。トレーニングの効率を向上させるために、データセットに対して特徴選択を実行したい...

python scikit-learn feature-selection 

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...

keras tensorflow