Запитання з тегом «r»

Я тільки починаю розробляти додаток машинного навчання в академічних цілях. Зараз я використовую R і тренуюсь в ньому. Однак у багатьох місцях я бачив людей, які використовують Python . Чим користуються люди в наукових колах та промисловості, і яка рекомендація?

101 machine-learning  r  python 

Я будую регресійну модель, і мені потрібно розрахувати нижче, щоб перевірити наявність кореляцій Кореляція між двома багаторівневими категоричними змінними Кореляція між багаторівневою категоріальною змінною та безперервною змінною VIF (коефіцієнт дисперсії дисперсії) для багаторівневих категоричних змінних Я вважаю неправильним використання коефіцієнта кореляції Пірсона для вищезазначених сценаріїв, оскільки Пірсон працює лише для …

63 r  statistics  correlation 

R має багато бібліотек, які спрямовані на аналіз даних (наприклад, JAGS, BUGS, ARULES тощо), і згадується в популярних підручниках, таких як: J.Krusche, Doing Bayesian Analysis Data; Б.Ланц, «Машинне навчання з R». Я бачив керівництво в 5 ТБ для набору даних, який слід розглядати як великі дані. Моє запитання: чи R …

48 bigdata  r 

Я використовую RStudio для програмування R. Я пам’ятаю про солідні IDE з інших стеків технологій, таких як Visual Studio або Eclipse. У мене є два питання: Які інші IDE, ніж RStudio, використовуються (будь ласка, розгляньте, надавши короткий опис про них). Чи має хтось із них помітні переваги перед RStudio? Я …

46 r  tools  rstudio  programming 

З мого обмеженого спілкування з інформацією про використання R, я зрозумів, що очищення поганих даних є дуже важливою частиною підготовки даних до аналізу. Чи є найкращі практики чи процеси очищення даних перед їх обробкою? Якщо так, чи є автоматизовані або напівавтоматизовані інструменти, які реалізують деякі з цих найкращих практик?

34 r  data-cleaning 

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 

XGBoost робив чудову роботу, коли справа стосується як категоричних, так і постійних залежних змінних. Але як вибрати оптимізовані параметри для проблеми XGBoost? Ось як я застосував параметри для недавньої проблеми Kaggle: param <- list( objective = "reg:linear", booster = "gbtree", eta = 0.02, # 0.06, #0.01, max_depth = 10, #changed …

27 r  python  xgboost 

Оскільки є чимало інструментів, доступних для завдань із вивчення даних, і це громіздко встановити все і створити досконалу систему. Чи є зображення ОС Linux / Mac OS з Python, R та іншими інструментами з відкритим вихідним кодом, встановленими та доступними для того, щоб люди могли їх використовувати відразу? Ідеально підійде …

24 python  r  tools 

Я шукаю інтернет-консоль для мови R. Як я пишу код, і сервер повинен виконати і надати мені вихід. Подібно до веб-сайту Datacamp.

24 r  statistics 

Я працюю над викликом Kaggle, де деякі змінні представлені рядками, а не стовпцями (Зрив мережі Telstra). Зараз я шукаю еквівалент збирання (), розділення () та поширення (), який можна знайти в інструменті R tidyr.

18 r  python  dataset  data-cleaning  pandas 

Мені потрібно генерувати періодичні (щоденні, щомісячні) звіти на інформаційній панелі веб-аналітики. Вони будуть статичними і не потребують взаємодії, тому уявіть PDF-файл як цільовий вихід. У звітах будуть змішані таблиці та діаграми (в основному діаграми блискавки та кулі, створені з ggplot2). Подумайте про інформаційні панелі стилю Стівен Мало / Перцептуальні краї, …

17 r  visualization 

Я намагаюся побудувати систему рекомендацій за допомогою спільної фільтрації. У мене є звичайна [user, movie, rating]інформація. Я хотів би включити додаткову функцію, наприклад "мова" або "тривалість фільму". Я не впевнений, які методики я міг би використати для такої проблеми. Пропонуйте, будь ласка, посилання або пакети в python / R.

17 python  r  recommender-system 

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 

Нижче наведена функція прогнозування також дає значення -ve, тому ймовірності не можуть бути. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Я google & спробував, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") але це не вийшло. Питання …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees