Eu costumava aplicar a validação cruzada K-fold para uma avaliação robusta dos meus modelos de aprendizado de máquina. Mas estou ciente da existência do método de inicialização para esse fim também. No entanto, não vejo a principal diferença entre eles em termos de estimativa de desempenho. Até...
Estou tendo o campo 'hora' como meu atributo, mas são necessários valores cíclicos. Como eu poderia transformar o recurso para preservar as informações como '23' e '0' hora estão próximas não muito longe. Uma maneira de pensar é fazer a transformação: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10...
Ao treinar redes neurais, um hiperparâmetro é do tamanho de um minibatch. As opções comuns são 32, 64 e 128 elementos por mini lote. Existem regras / diretrizes para o tamanho de um mini lote? Alguma publicação que investiga o efeito no
Tentei carregar o modelo pré-treinado fastText a partir daqui, modelo Fasttext . Estou usando wiki.simple.en from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) Mas, mostra os seguintes erros Traceback (most...
Eu tenho um conjunto de dados contendo 34 colunas de entrada e 8 colunas de saída. Uma maneira de resolver o problema é pegar as 34 entradas e criar um modelo de regressão individual para cada coluna de saída. Gostaria de saber se esse problema pode ser resolvido usando apenas um modelo,...
Recentemente, um amigo meu foi questionado se os algoritmos da árvore de decisão são lineares ou não-lineares em uma entrevista. Tentei procurar respostas para essa pergunta, mas não consegui encontrar nenhuma explicação satisfatória. Alguém pode responder e explicar a solução para esta pergunta?...
Neste link sobre estacionariedade e diferenciação , foi mencionado que modelos como o ARIMA requerem uma série temporal estacionária para previsão, pois suas propriedades estatísticas como média, variação, autocorrelação etc. são constantes ao longo do tempo. Como as RNNs têm uma capacidade melhor...
Eu estava examinando a documentação oficial do scikit-learn learn depois de ler um livro sobre ML e me deparei com o seguinte: Na documentação, isso é dado, sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()enquanto no livro sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), quando verifiquei a funcionalidade deles,...
Eu tenho um DataFrame do Pandas assim: df = pd.DataFrame({ 'Date': ['2017-1-1', '2017-1-1', '2017-1-2', '2017-1-2', '2017-1-3'], 'Groups': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two'], 'data': range(1, 6)}) Date Groups data 0 2017-1-1 one 1 1 2017-1-1 one 2 2 2017-1-2 one 3 3 2017-1-2 two 4 4...
Keras suporta tanto TensorFlow e Theano como backend: quais são as vantagens / desvantagens de escolher um contra o outro, além do fato de que, atualmente, nem todas as operações são implementadas com o backend
Quero calcular a precisão, recall e pontuação F1 para o meu modelo binário KerasClassifier, mas não encontro nenhuma solução. Aqui está o meu código real: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3,...
Dada uma frase: "Quando eu abrir a ?? porta que começa a aquecer automaticamente" Gostaria de obter a lista de possíveis palavras em ?? com uma probabilidade. O conceito básico usado no modelo word2vec é "prever" uma palavra, dada o contexto circundante. Depois que o modelo é construído, qual é...
Qual é a melhor maneira de descobrir a semelhança semântica das palavras? Word2Vec está bom, mas não é o ideal: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]:...
Talvez isso seja muito amplo, mas estou procurando referências sobre como usar o aprendizado profundo em uma tarefa de resumo de texto. Eu já implementei a sumarização de texto usando abordagens padrão de frequência de palavras e classificação de frases, mas gostaria de explorar a possibilidade de...
Estou um pouco confuso ao escolher entre Keras (keras-team / keras) e tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) para o meu novo projeto de pesquisa. Há um debate em que Keras não pertence a ninguém, então as pessoas ficam mais felizes em contribuir e será muito mais fácil gerenciar o...
Essa é uma pergunta semelhante à da Conferência de Estatísticas no CrossValidated Quais são as conferências anuais de ciência de dados mais significativas? Regras: Inclua um link para a conferência Inclua links para as palestras (seja no youtube, no site da conferência ou em algum outro site de...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico do Data Science Stack Exchange. Fechado há 5 anos . Sou estudante de mestrado na...
Conheço a diferença entre agrupamento e classificação no aprendizado de máquina, mas não entendo a diferença entre classificação de texto e modelagem de tópicos para documentos. Posso usar a modelagem de tópicos sobre documentos para identificar um tópico? Posso usar métodos de classificação para...
Qual é melhor para precisão ou são iguais? Obviamente, se você usar categorical_crossentropy, usará uma codificação quente e se sparse_categorical_crossentropy, codificará como números inteiros normais. Além disso, quando um é melhor que o
Quando eu estava lendo sobre o uso StandardScaler, a maioria das recomendações dizia que você deveria usar StandardScaler antes de dividir os dados em treinamento / teste, mas quando eu estava verificando alguns dos códigos publicados on-line (usando o sklearn), havia dois usos principais. 1-...