Запитання з тегом «binary»

Я докторант геофізики і працюю з великою кількістю даних про зображення (сотні ГБ, десятки тисяч файлів). Я добре знаю svnі gitціную історію проекту в поєднанні з можливістю легко працювати разом і захищати від корупції на диску. Я вважаю gitтакож надзвичайно корисним для постійних резервних копій, але я знаю, що git …

46 bigdata  databases  binary  version-control 

Які найкращі практики для збереження, зберігання та спільного використання моделей машинного навчання? У Python ми зазвичай зберігаємо двійкове представлення моделі, використовуючи соління або joblib. Моделі, в моєму випадку, можуть бути ~ 100Мо великими. Крім того, joblib може зберігати одну модель у декількох файлах, якщо ви не встановите compress=1( /programming/33497314/sklearn-dumping-model-using-joblib-dumps-multiple-files-which-one-is-the- коре …

24 python  databases  binary 

У мене проблема бінарної класифікації: Приблизно 1000 зразків у навчальному наборі 10 атрибутів, включаючи двійкові, числові та категоричні Який алгоритм є найкращим вибором для такого типу проблем? За замовчуванням я розпочну з SVM (попередній з номінальними значеннями атрибутів, перетвореними на бінарні функції), оскільки він вважається найкращим для відносно чистих і …

17 classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression 

Я прототипую додаток, і мені потрібна мовна модель, щоб обчислити здивування в деяких створених пропозиціях. Чи є якась навчена мовна модель в python, яку я можу легко використовувати? Щось на кшталт простого model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито 5 років тому . Здається, що більшість мов мають деяку кількість бібліотек наукових обчислень. Python має Scipy Rust …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Я аналізував набір даних ~ 400k записів і 9 змінних Залежна змінна є двійковою. Я встановив логістичну регресію, дерево регресії, випадковий ліс і дерево, підсилене градієнтом. Усі вони надають віртуальну ідентичну корисність підходящих номерів, коли я перевіряю їх в іншому наборі даних. Чому це так? Я здогадуюсь, що це тому, …

10 data-mining  classification  binary