Khoa học dữ liệu

Tôi đang đọc về SVMvà tôi đã phải đối mặt với vấn đề rằng không nhân SVMskhông hơn gì các dấu tách tuyến tính. Do đó, sự khác biệt duy nhất giữa SVMhồi quy logistic và logistic là tiêu chí để chọn ranh giới? Rõ ràng, SVMchọn trình phân loại …

11 machine-learning  classification  svm  logistic-regression  generalization 

Sau khi tôi phát triển mô hình dự đoán của mình bằng Rừng ngẫu nhiên, tôi nhận được các số liệu sau: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Đây là kết quả từ mã này: training_features, test_features, training_target, test_target, = train_test_split(df.drop(['bad_loans'], …

11 python  predictive-modeling  accuracy  confusion-matrix  classifier 

Tôi đang làm việc với một bộ dữ liệu với số lượng lớn các tính năng phân loại (> 80%) dự đoán một biến mục tiêu liên tục (ví dụ: Hồi quy). Tôi đã đọc khá nhiều về các cách để xử lý các tính năng phân loại. Và học …

11 machine-learning  decision-trees  categorical-data 

Sự khác biệt về R trong xgboost giữa nhị phân: logistic và reg: logistic là gì? Có phải chỉ trong số liệu đánh giá? Nếu có, RMSE về phân loại nhị phân so với tỷ lệ lỗi như thế nào? Là mối quan hệ giữa các số liệu nhiều hay …

11 r  logistic-regression  xgboost 

Vì BERT là hai chiều (sử dụng biến áp hai chiều), nên có thể sử dụng nó cho nhiệm vụ dự đoán từ tiếp theo không? Nếu có, những gì cần phải được điều chỉnh?

11 neural-network  deep-learning  attention-mechanism  transformer  bert 

"Một lỗi phổ biến mà tôi sẽ mắc phải là thêm phi tuyến tính vào đầu ra nhật ký của mình." Thuật ngữ "logit" có nghĩa là gì ở đây hoặc nó đại diện cho cái gì?

11 machine-learning  deep-learning 

"Đường cơ sở" có nghĩa là gì trong bối cảnh học máy và khoa học dữ liệu? Ai đó đã viết cho tôi: Gợi ý: Một đường cơ sở thích hợp sẽ cho RMSE khoảng 200. Tôi không hiểu điều này. Liệu anh ta có nghĩa là nếu mô hình …

11 machine-learning  regression  predictive-modeling  terminology 

Khi bạn huấn luyện mô hình word2vec (ví dụ sử dụng gensim), bạn cung cấp một danh sách các từ / câu. Nhưng dường như không có cách nào để xác định trọng số cho các từ được tính ví dụ bằng TF-IDF. Là cách thông thường để nhân các …

11 machine-learning  nlp  word2vec  language-model  tfidf 

tôi có hai DataFrames (Hành động, Hài kịch). Hành động chứa hai cột xếp hạng (năm, xếp hạng) chứa xếp hạng trung bình theo năm. Comaframe dữ liệu chứa hai cột giống nhau với các giá trị trung bình khác nhau. tôi hợp nhất cả hai khung dữ liệu trong …

11 python  pandas  graphs  dataframe 

Tôi đang cố gắng hiểu cách tiếp cận độ dốc chính sách để giải quyết vấn đề cartpole . Theo cách tiếp cận này, chúng tôi biểu thị độ dốc của tổn thất ghi từng tham số trong chính sách của chúng tôi như là một kỳ vọng về tổng …

11 reinforcement-learning 

Biểu đồ sau đây cho thấy các hệ số thu được với hồi quy tuyến tính (với biến mpglà mục tiêu và tất cả các hệ số khác là các yếu tố dự báo). Đối với tập dữ liệu mtcars ( tại đây và tại đây ) cả có và …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

Đã đóng cửa . Câu hỏi này cần được tập trung hơn . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó chỉ tập trung vào một vấn đề bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . Đóng …

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 

Tôi có một vấn đề phân loại với cả dữ liệu phân loại và số. Vấn đề tôi gặp phải là dữ liệu phân loại của tôi không cố định, điều đó có nghĩa là ứng cử viên mới có nhãn mà tôi muốn dự đoán có thể có một …

10 machine-learning  classification  categorical-data 

tôi đang sử dụng XGboost để dự đoán biến mục tiêu 2 lớp trên các yêu cầu bảo hiểm. Tôi có một mô hình (đào tạo với xác nhận chéo, điều chỉnh siêu tham số, v.v.) tôi chạy trên một tập dữ liệu khác. Câu hỏi của tôi là : …

10 xgboost 

Tôi đang cố gắng xây dựng một hệ thống nhận dạng cử chỉ để phân loại các cử chỉ ASL (Ngôn ngữ ký hiệu của Mỹ) , do đó, đầu vào của tôi được cho là một chuỗi các khung hình từ máy ảnh hoặc tệp video sau đó phát …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm