Запитання з тегом «r»

Чи є пакети машинного навчання для R, які можуть використовувати GPU для підвищення швидкості навчання (щось на зразок Theano із світу python)? Я бачу, що існує пакет під назвою gputools, який дозволяє виконувати код на gpu, але я шукаю більш повну бібліотеку для машинного навчання.

15 machine-learning  r  gpu 

У мене є такий набір даних, як наведений нижче. Я хочу видалити всі символи після символу ©. Як я можу це зробити в R? data_clean_phrase <- c("Copyright © The Society of Geomagnetism and Earth", "© 2013 Chinese National Committee ") data_clean_df <- as.data.frame(data_clean_phrase)

15 r  data-cleaning 

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 

Зараз я працюю з великим набором даних про претензії на медичне страхування, що включає деякі лабораторні та аптечні претензії. Однак найсумісніша інформація в наборі даних складається з діагностики (ICD-9CM) та процедурних кодів (CPT, HCSPCS, ICD-9CM). Мої цілі: Визначте найбільш впливові умови попередника (супутні захворювання) для такого медичного стану, як хронічне …

12 machine-learning  r 

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

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 щойно закінчив машинне навчання курсу R на когнітивному класі.ai і почав експериментувати з випадковими лісами. Я зробив модель, використовуючи бібліотеку "randomForest" у Р. Модель класифікується на два класи, добрий та поганий. Я знаю, що коли модель є надмірною, вона добре працює на даних із власного набору тренувань, але погано …

11 r  random-forest  prediction  overfitting 

Зараз я беру статтю про Big Data, яка використовує R сильно для аналізу даних. У мене, здається, GTX1070 в моєму ПК з ігрових причин. Таким чином, я подумав, що це було б дуже здорово, якби я міг скористатися цим, щоб прискорити обробку деяких речей, які мені займаються мої викладачі, але …

11 r  gpu  parallel 

Я хочу уникнути перевитрати у випадкових лісах. У зв'язку з цим я маю намір використовувати mtry, nodesize та maxnodes тощо. Чи можете ви мені допомогти вибрати значення для цих параметрів? Я використовую Р. Також, якщо можливо, скажіть, будь ласка, як я можу використовувати перехресну перевірку k-кратного для випадкового лісу (в …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

Основна функція R glm()використовує Fisher Scoring для MLE, тоді як, glmnetсхоже, використовується метод спуску координат для вирішення того ж рівняння. Координатний спуск є більш ефективним за часом, ніж Fisher Scoring, оскільки Fisher Scoring обчислює похідну матрицю другого порядку, окрім деяких інших операцій з матрицею. що робить дорогим виконання, тоді як …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

Я хочу зробити прогноз на результат парламентських виборів. Мій результат буде%, який отримує кожна сторона. Є більше двох сторін, тому логістична регресія не є життєздатним варіантом. Я міг би зробити окремий регрес для кожної сторони, але в такому випадку результати будуть якимось чином незалежними один від одного. Це не забезпечило …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Я хочу побудувати байти з зображення диска, щоб зрозуміти в них візерунок. Це, головним чином, академічне завдання, оскільки я майже впевнений, що ця модель була створена програмою тестування дисків, але я хотів би все-таки реінжиніринг її. Я вже знаю, що візерунок вирівняний, з періодичністю 256 символів. Я можу передбачити два …

11 r  visualization 

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 маю набір даних у такій структурі, що вставлений у файл CSV: Banana Water Rice Rice Water Bread Banana Juice Кожен рядок позначає колекцію предметів, які були придбані разом. Наприклад, перший рядок означає , що елементи Banana, Waterі Riceбули придбані разом. Я хочу створити візуалізацію на зразок наступного: Це в …

10 python  r  data-mining  visualization  association-rules 

Тут є подібне запитання в CrossValided, і я прочитав відповіді. Моє запитання дещо інше. Я не хочу просто візуалізувати свої дані, і дійсно те, що я хочу візуалізувати, непросто візуалізувати за допомогою будь-якого пакету. У мене на графіку є два набори точок ( координати). Я хочу додати краї та зробити …

10 r  visualization  ggplot2