у него дисперсия (b - a)**2 / 12 https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%80%D1%8B%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 в целом это не самый принципиальный вопрос, есть рекомендация инициализации числами близкими у нулю

У меня на лог регрессии бывало что точность менялась на несколько процентов, если запускать один и тот же скрипт несколько раз. Возможно, это из-за unix time, который используется в rand()

? Такое утверждение верно: w1*data.x1 + w2*data.x2 == w*x ? если взять w=np.array(w1,w2); x = data[[x1,x2]]

там не умножение, а np.dot

Спасибо.

если распределение неравномерное или дисперсия достаточно большая, то это не удивительно

У меня на лог регрессии бывало что точность менялась на несколько процентов, если запускать один и тот же скрипт несколько раз. Возможно, это из-за unix time, который используется в rand()

но упрощения не отменяют моего не понимания ситуации ? y = sigmoid(<w;x>) - это вероятности на текущем w delta_w = diff_sigmoid(w;x;y) * step - производная по w в которой используются: w - предыдущие значения коэффициентов, x - занчения признаков и y - полученные вероятности на текущем шаге, w -= delta_w А как такой алгоритм должен подберет параметры w при которых y будет близок к правельным ответам, если эти правильные ответы нигде тут не учавствуют?

или в рассчет delta_w нужно вместо y использовать y*правильные_ответы (правильные ответы у меня в виде значений +1 и -1) ? Или не умножить, а какай-то еще функция?

хахахаха, не знаю как, но я даже не увидел, что вы не используете таргет переменную в функции потерь - конечно так делать нельзя.

я просто взял производную y - ваш таргет

https://software.intel.com/en-us/intel-parallel-studio-xe/try-buy

Можете посоветовать что почитать/посмотреть по R-cnn?

Работы и код)

Можете посоветовать что почитать/посмотреть по R-cnn?

https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL/ вот тут week6.5

Э...

А вы можете мне в двух словах объяснить, как, по-вашему, связаны reinforcement learning с r-cnn?

Можете посоветовать что почитать/посмотреть по R-cnn?

Почитайте работу: https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf; Посмотрите в код: https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn (или в изначальный код на матлабе, если вы маньяк); Если в работе будет что-нибудь непонятно, почитайте другие работы, указанные в библиографии к этой. Поступайте так каждый раз, когда будут появляться вопросы. Если они таки останутся после этого, приходите сюда и задавайте их ?

Да, можете ещё вот эту работу почитать: http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf Там штука немного более древняя, но всё равно рабочая.

Кто ты, мил человек?)

Откуда вы все??

Откуда вы все??

From China

Привет всем! Есть потребность в консультациях (работа парт-тайм). Стучаться в личку!

From China

学习你在中国有关机器呢？

Привет всем! Есть потребность в консультациях (работа парт-тайм). Стучаться в личку!

А давай сразу подробности сюда, чтобы было понятно что ты хочешь и что ищешь

У меня есть две задачи: 1) сколотить миниотдел по ml в проекте. который занимается анализом человеко-трафика в ТЦ 2) найти специалиста по ml, который формально имел опыт по ml в европейской компании.

ы? :)

ы? :)

А условия какие? :-)

С этим в личку давайте, - всем отвечу!

совпадение?)

学习你在中国有关机器呢？

中国人保持机器的秘密!

Мск?

да

Мск?

хочешь сходить?

ERROR: S client not available

хочешь сходить?

Хочу, но живу не в Мск :)

Хочу, но живу не в Мск :)

жаль, но группа у них вроде интересная в вк, мне как новичку в этом деле особенно интересно

жаль, но группа у них вроде интересная в вк, мне как новичку в этом деле особенно интересно

Надежда, давайте публиковать такие ссылки после согласования? :-)

конечно, извиняюсь, если нарушила правила))

вот это ваше hyperlee - 450 р. в день за 1080. За 4-5 месяцев использования отобьется не то что видеокарта, но и весь комп. Чувствую себя недостаточно богатым, чтобы покупать такие дешевые вещи

вот это ваше hyperlee - 450 р. в день за 1080. За 4-5 месяцев использования отобьется не то что видеокарта, но и весь комп. Чувствую себя недостаточно богатым, чтобы покупать такие дешевые вещи

Если ты каждый день обучаешь модели, то да, проще себе железо купить

в хетзнере побольше оперативки и 1080 в месяц за 99евро выходит

Если ты каждый день обучаешь модели, то да, проще себе железо купить

Так можно не только модели обучать, но и королём ланпати быть

http://rb.ru/opinion/12-let-it-specialist/

мда

парню надо механическое пианино прочитать курта воннегута

--не читал, но осуждаю-- Вспоминается парень с bolgenos

да не bolgenos, а то, что в машинку сейчас — очень низкий уровень вхождения (плюс несколько мест себя попиарили) ожидайте конкуренции ещё больше, чем среди индусов на апворке

фронтенд раем по сравнению с data science лет через 3-5 покажется

Аргументируй что ли

Последнее заявление

Аргументируй что ли

низкий порог вхождения + хайп = много специалистов на рынке при ограниченном спросе