Ciência de dados

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RNN's com vários recursos

Eu tenho um pouco de conhecimento autodidata trabalhando com algoritmos de Machine Learning (o material básico do tipo Floresta Aleatória e Regressão Linear). Decidi ramificar-me e começar a aprender RNN's com Keras. Ao analisar a maioria dos exemplos, que geralmente envolvem previsões de ações,...

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Parâmetros do XGBoost com ajuste otimizado

O XGBoost tem feito um ótimo trabalho quando se trata de lidar com variáveis ​​dependentes categóricas e contínuas. Mas, como seleciono os parâmetros otimizados para um problema no XGBoost? Foi assim que apliquei os parâmetros para um problema recente do Kaggle: param <- list( objective =...

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Como clonar o ambiente de trabalho Python em outra máquina?

Desenvolvi um modelo de aprendizado de máquina com Python (Anaconda + Flask) na minha estação de trabalho e tudo corre bem. Mais tarde, tentei enviar esse programa para outra máquina, onde, é claro, tentei configurar o mesmo ambiente, mas o programa não foi executado. Copiei o programa para outras...

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Como o Keras calcula a precisão?

Como o Keras calcula a precisão a partir das probabilidades classwise? Digamos, por exemplo, temos 100 amostras no conjunto de teste que podem pertencer a uma das duas classes. Também temos uma lista das probabilidades de classe. Qual limite o Keras usa para atribuir uma amostra a uma das duas...

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PyTorch vs. Tensorflow Fold

Tanto o PyTorch quanto o Tensorflow Fold são estruturas de aprendizado profundo destinadas a lidar com situações em que os dados de entrada têm comprimento ou dimensões não uniformes (ou seja, situações em que gráficos dinâmicos são úteis ou necessários). Gostaria de saber como eles se comparam,...

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Coeficiente de Gini versus impureza de Gini - árvores de decisão

O problema refere-se à construção de árvores de decisão. Segundo a Wikipedia, ' coeficiente de Gini ' não deve ser confundido com ' impureza de Gini '. No entanto, ambas as medidas podem ser usadas na construção de uma árvore de decisão - elas podem apoiar nossas escolhas ao dividir o conjunto de...