Câu hỏi được gắn thẻ «dimensionality-reduction»

Từ wikipedia, giảm kích thước hoặc giảm kích thước là quá trình giảm số lượng biến ngẫu nhiên đang được xem xét và có thể được chia thành lựa chọn tính năng và trích xuất tính năng. Sự khác biệt giữa lựa chọn tính năng và trích xuất tính năng …

58 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

Tôi có một bộ dữ liệu lớn (khoảng 8GB). Tôi muốn sử dụng máy học để phân tích nó. Vì vậy, tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng SVD sau đó là PCA để giảm tính hiệu quả của dữ liệu. Tuy nhiên, MATLAB và Octave không thể tải một …

29 bigdata  data-mining  dimensionality-reduction 

Tôi có một cơ sở dữ liệu từ ứng dụng Facebook của mình và tôi đang cố gắng sử dụng máy học để ước tính tuổi của người dùng dựa trên những trang Facebook họ thích. Có ba đặc điểm quan trọng của cơ sở dữ liệu của tôi: phân …

25 machine-learning  dimensionality-reduction  python 

Có nhiều kỹ thuật để hiển thị các bộ dữ liệu kích thước cao, chẳng hạn như T-SNE, isomap, PCA, PCA được giám sát, v.v. Và chúng tôi trải qua các chuyển động của việc chiếu dữ liệu xuống không gian 2D hoặc 3D, vì vậy chúng tôi có một …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

Có bất kỳ ý nghĩa cho kích thước của nhúng t-sne? Giống như với PCA, chúng ta có ý thức tối đa hóa phương sai biến đổi tuyến tính nhưng đối với t-sne thì có trực giác bên cạnh không gian chúng ta xác định để ánh xạ và thu …

18 dimensionality-reduction  tsne 

Tôi muốn thực hiện giảm kích thước trên gần 1 triệu vectơ mỗi chiều với 200 thứ nguyên ( doc2vec). Tôi đang sử dụng TSNEtriển khai từ sklearn.manifoldmô-đun cho nó và vấn đề chính là sự phức tạp về thời gian. Ngay cả với method = barnes_hut, tốc độ tính …

18 python  bigdata  nlp  scikit-learn  dimensionality-reduction 

Tôi có một ma trận người dùng thưa thớt và các mặt hàng họ thích (theo thứ tự 1 triệu người dùng và 100 nghìn mặt hàng, với mức độ thưa thớt rất thấp). Tôi đang khám phá những cách mà tôi có thể thực hiện tìm kiếm kNN trên …

17 machine-learning  distributed  map-reduce  dimensionality-reduction 

Tôi hiểu từ bài báo của Hinton rằng T-SNE làm tốt công việc giữ sự tương đồng địa phương và một công việc tốt trong việc bảo tồn cấu trúc toàn cầu (phân cụm). Tuy nhiên tôi không rõ liệu các điểm xuất hiện gần hơn trong hình ảnh trực …

14 visualization  dimensionality-reduction  tsne  manifold 

Do những lời nguyền khác nhau về chiều , độ chính xác và tốc độ của nhiều kỹ thuật dự đoán phổ biến làm suy giảm dữ liệu chiều cao. Một số kỹ thuật / thủ thuật / heuristic hữu ích nhất giúp xử lý dữ liệu chiều cao hiệu …

14 machine-learning  statistics  dimensionality-reduction 

Trích xuất tính năng và lựa chọn tính năng về cơ bản làm giảm tính chiều của dữ liệu, nhưng trích xuất tính năng cũng làm cho dữ liệu tách biệt hơn, nếu tôi đúng. Kỹ thuật nào sẽ được ưu tiên hơn các kỹ thuật khác và khi nào? …

14 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

Tôi không phải là một chuyên gia về bộ tự động hoặc mạng nơ-ron bằng mọi cách, vì vậy hãy tha thứ cho tôi nếu đây là một câu hỏi ngớ ngẩn. Với mục đích giảm kích thước hoặc hiển thị các cụm trong dữ liệu chiều cao, chúng ta …

13 neural-network  dimensionality-reduction  autoencoder 

Một câu thường được nghe trong Học máy không giám sát là Đầu vào chiều cao thường sống trên hoặc gần một đa chiều chiều thấp Một chiều là gì? Một đa tạp là gì? Sự khác biệt là gì? Bạn có thể đưa ra một ví dụ để mô …

13 machine-learning  dimensionality-reduction 

Tôi có một bộ dữ liệu với ~ 1M hàng và ~ 500K tính năng thưa thớt. Tôi muốn giảm kích thước xuống một nơi nào đó theo thứ tự các tính năng dày đặc 1K-5K. sklearn.decomposition.PCAkhông hoạt động trên dữ liệu thưa thớt và tôi đã thử sử dụng …

12 python  scikit-learn  dimensionality-reduction 

Xin chào có khung dữ liệu với các giá trị phân loại lớn trên 1600 danh mục, có bất kỳ cách nào tôi có thể tìm thấy các lựa chọn thay thế để tôi không có hơn 1600 cột. Tôi tìm thấy liên kết thú vị dưới đây http://amunargetui.github.io/feature-hashing/#sourcecode Nhưng …

12 machine-learning  dataset  dimensionality-reduction  encoding 

Tôi đang tạo mẫu cho một ứng dụng và tôi cần một mô hình ngôn ngữ để tính toán sự bối rối trên một số câu được tạo. Có mô hình ngôn ngữ được đào tạo nào trong python tôi có thể dễ dàng sử dụng không? Một cái gì …

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