Запитання з тегом «pca»

Як вибрати K для PCA? K - кількість розмірів, на які слід проектувати. Єдина вимога - не втрачати занадто багато інформації. Я розумію, це залежить від даних, але я шукаю більше простий загальний огляд того, які характеристики слід враховувати при виборі K.

12 pca 

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 

Бібліотека matplotlib дуже здатна, але їй не вистачає інтерактивності, особливо всередині Jupyter Notebook. Я хотів би хороший автономні креслення інструменту , як plot.ly .

11 python  visualization  pca  jupyter 

Я розумів, що аналіз основних компонентів - це техніка зменшення розмірності, тобто з 10 вхідних ознак, вона створить меншу кількість незалежних ознак, які є ортогональними та лінійними перетвореннями оригінальних ознак. Є чи PCAсам по собі розглядається як алгоритм навчання або це крок попередньої обробки даних.

10 machine-learning  pca 

У мене є набір даних, що складається з часових рядів (8 балів) з приблизно 40 вимірами (тому кожен часовий ряд - 8 на 40). Відповідний результат (можливі результати для категорій) - це 0 або 1. Який був би найкращий підхід до проектування класифікатора часових рядів з кількома розмірами? Моя початкова …

9 classification  time-series  pca