Khoa học dữ liệu algorithms

5

Logic thường nói rằng bằng cách tạo ra một mô hình, khả năng khái quát hóa của nó được tăng lên. Điều đó nói rằng, rõ ràng tại một số điểm, việc thiếu một mô hình khiến các mô hình trở nên tồi tệ hơn bất kể sự phức tạp …

56 efficiency algorithms parameter

5

GBM so với XGBOOST? Sự khác biệt chính?

Tôi đang cố gắng tìm hiểu sự khác biệt chính giữa GBM và XGBOOST. Tôi đã cố gắng google nó, nhưng không thể tìm thấy bất kỳ câu trả lời hay nào giải thích sự khác biệt giữa hai thuật toán và tại sao xgboost hầu như luôn hoạt động …

40 machine-learning algorithms xgboost ensemble-modeling gbm

3

Khi nào nên sử dụng cái gì - Machine Learning [đã đóng]

Gần đây, trong một lớp học về máy học từ giáo sư Oriol Pujol tại UPC / Barcelona, ông đã mô tả các thuật toán, nguyên tắc và khái niệm phổ biến nhất để sử dụng cho một loạt các nhiệm vụ liên quan đến học máy. Ở đây tôi …

39 machine-learning algorithms

5

Là thuật toán cây quyết định tuyến tính hay phi tuyến

Gần đây, một người bạn của tôi đã được hỏi liệu thuật toán cây quyết định là thuật toán tuyến tính hay phi tuyến trong một cuộc phỏng vấn. Tôi đã cố gắng tìm kiếm câu trả lời cho câu hỏi này nhưng không thể tìm thấy bất kỳ lời …

21 machine-learning classification decision-trees algorithms pac-learning

3

Làm thế nào để mở rộng quy mô phát triển thuật toán?

Khi làm việc về phân tích dữ liệu khám phá và phát triển các thuật toán, tôi thấy rằng phần lớn thời gian của tôi dành cho một chu kỳ trực quan hóa, viết một số mã, chạy trên tập dữ liệu nhỏ, lặp lại. Dữ liệu tôi có xu …

18 algorithms

1

Thuật toán phân cụm văn bản

Tôi có một vấn đề về việc phân cụm số lượng lớn các câu thành các nhóm theo ý nghĩa của chúng. Điều này tương tự như một vấn đề khi bạn có rất nhiều câu và muốn nhóm chúng theo ý nghĩa của chúng. Những thuật toán được đề …

17 clustering text-mining algorithms scikit-learn

4

Phân cụm dựa trên điểm tương tự

Giả sử rằng chúng ta có một tập hợp các yếu tố E và một sự tương đồng ( không khoảng cách ) chức năng sim (ei, ej) giữa hai yếu tố ei, ej ∈ E . Làm thế nào chúng ta có thể (hiệu quả) phân cụm các yếu …

17 clustering algorithms similarity

2

K-nghĩa so với K-nghĩa trực tuyến

K-mean là một thuật toán nổi tiếng để phân cụm, nhưng cũng có một biến thể trực tuyến của thuật toán đó (K-mean trực tuyến). Những ưu và nhược điểm của các phương pháp này là gì và khi nào nên được ưu tiên?

15 clustering algorithms k-means

2

Mục khác nhau dựa trên đề xuất và người dùng dựa trên Mahout

Tôi muốn biết chính xác đề xuất dựa trên người dùng và mục dựa trên người khác nhau như thế nào. Nó định nghĩa rằng Dựa trên người dùng : Đề xuất các mục bằng cách tìm người dùng tương tự. Điều này thường khó mở rộng hơn vì tính …

14 machine-learning data-mining algorithms recommender-system

2

Thuật toán hiệu quả để tính toán đường cong ROC cho một bộ phân loại bao gồm một tập hợp các phân loại rời rạc

Giả sử tôi có các trình phân loại C_1 ... C_n không khớp nhau theo nghĩa là không có hai sẽ trả về true trên cùng một đầu vào (ví dụ: các nút trong cây quyết định). Tôi muốn xây dựng một bộ phân loại mới là sự kết hợp …

13 algorithms

1

Sự khác biệt giữa các phương pháp nén toàn cầu và phổ quát là gì?

Tôi hiểu rằng các phương thức nén có thể được chia thành hai bộ chính: toàn cầu địa phương Tập đầu tiên hoạt động bất kể dữ liệu đang được xử lý, nghĩa là chúng không dựa vào bất kỳ đặc tính nào của dữ liệu và do đó không …

12 classification algorithms encoding

1

Cách xác định xem chuỗi ký tự là từ tiếng Anh hay tiếng ồn

Loại tính năng nào bạn sẽ cố gắng trích xuất từ danh sách các từ để dự đoán trong tương lai, đó là từ hiện có hay chỉ là mớ hỗn độn của các ký tự? Có mô tả về nhiệm vụ mà tôi tìm thấy ở đó . Bạn …

11 machine-learning nlp text-mining algorithms

1

Fisher chấm điểm v / s Phối hợp gốc cho MLE trong R

Hàm cơ sở R glm()sử dụng Ghi điểm Fishers cho MLE, trong khi glmnetdường như sử dụng phương pháp gốc tọa độ để giải phương trình tương tự. Phối hợp gốc có hiệu quả về thời gian hơn so với Ghi điểm của Fisher, vì Ghi điểm của Fisher tính …

11 machine-learning r algorithms optimization

2

Giải hệ phương trình với dữ liệu thưa

Tôi đang cố gắng giải một tập hợp các phương trình có 40 biến độc lập (x1, ..., x40) và một biến phụ thuộc (y). Tổng số phương trình (số hàng) là ~ 300 và tôi muốn giải quyết tập hợp 40 hệ số giúp giảm thiểu tổng sai số …

11 machine-learning regression algorithms genetic

4

Là hồi quy logistic thực sự là một thuật toán hồi quy?

Định nghĩa thông thường về hồi quy (theo như tôi biết) là dự đoán một biến đầu ra liên tục từ một tập hợp các biến đầu vào đã cho . Hồi quy logistic là một thuật toán phân loại nhị phân, do đó nó tạo ra một đầu ra …

11 algorithms logistic-regression

Câu hỏi được gắn thẻ «algorithms»