Запитання з тегом «data»

Я намагаюся підготувати градієнтну модель для збільшення градієнта на 50 к. Прикладах із 100 числовими функціями. XGBClassifierобробляє 500 дерев протягом 43 секунд на моїй машині, тоді як GradientBoostingClassifierобробляє лише 10 дерев (!) за 1 хвилину і 2 секунди :( Я не намагався виростити 500 дерев, як це займе години. Я …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Розподіл валідації в функції Кераса Послідовна модель фіксується таким чином : https://keras.io/models/sequences/ : validation_split: плаваю між 0 і 1. Фракція навчальних даних, які використовуватимуться як дані перевірки. Модель буде виділяти цю частину навчальних даних, не буде тренуватись на ній, а також оцінюватиме втрати та будь-які показники моделі на цих даних …

17 keras  data  cross-validation 

Я створюю corr()df з оригінального df. corr()ДФ вийшов 70 X 70 і неможливо уявити собі Heatmap ... sns.heatmap(df). Якщо я спробую відобразити corr = df.corr()таблицю, таблиця не відповідає екрану, і я бачу всі кореляції. Це спосіб або надрукувати весь, dfнезалежно від його розміру, або контролювати розмір теплової карти?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping Базові показники data.table не оновлювалися з 2014 року. Я чув десь, що Pandasзараз швидше, ніж data.table. Це правда? Хтось робив якісь орієнтири? Я ніколи раніше не використовував Python, але розглядав би можливість перемикання, якщо pandasможна перемогти data.table?

17 python  r  pandas  data  data.table 

У мене є два питання, пов'язані з деревами рішень: Якщо у нас є безперервний атрибут, як ми обираємо значення розбиття? Приклад: Вік = (20,29,50,40 ....) Уявіть собі , що ми маємо безперервний атрибут , які мають значення в . Як я можу написати алгоритм, який знаходить точку розщеплення , щоб, …

15 classification  data  decision-trees 

Я працюю в офісі, де SQL Server є основою всього, що ми робимо, від обробки даних до очищення до розміщення. Мій колега спеціалізується на написанні складних функцій і збережених процедур, щоб методично обробляти вхідні дані, щоб вони могли бути стандартизовані та працювати в проектах звітів, візуалізації та аналітики. Перш ніж …

14 python  r  data-cleaning  data  sql 

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 

Я деякий час працював над машинним навчанням та біоінформатикою, і сьогодні я мав розмову з колегою про основні загальні питання видобутку даних. Мій колега (який є експертом з машинного навчання) сказав, що, на його думку, найважливішим практичним аспектом машинного навчання є те, як зрозуміти, чи ви зібрали достатньо даних для …

11 machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data 

У мене є набір даних з 330 зразками та 27 функцій для кожного зразка, з проблемою бінарного класу для логістичної регресії. Відповідно до "правила, якщо десять", для кожної функції мені потрібно принаймні 10 подій. Хоча я маю незбалансований набір даних із 20% o позитивним класом і 80% негативним класом. Це …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data 

Я намагаюся зрозуміти, як повністю зрозуміти процес прийняття рішення щодо моделі класифікації дерева рішень, побудованої за допомогою sklearn. 2 головних аспекту, на які я дивлюся, - це графічне зображення дерева та перелік імпортів функцій. Я не розумію, як визначається важливість функції в контексті дерева. Наприклад, ось мій список імпортів функцій: …

9 machine-learning  visualization  scikit-learn  data  decision-trees