Câu hỏi được gắn thẻ «naive-bayes-classifier»

Tôi đang cố gắng đào tạo một mô hình tăng cường độ dốc hơn 50 nghìn ví dụ với 100 tính năng số. XGBClassifierxử lý 500 cây trong vòng 43 giây trên máy của tôi, trong khi GradientBoostingClassifierchỉ xử lý 10 cây (!) trong 1 phút và 2 giây :( …

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 

Tôi tạo một corr()df từ một df gốc. Các corr()df ra 70 X 70 và nó là không thể hình dung Heatmap ... sns.heatmap(df). Nếu tôi cố gắng hiển thị corr = df.corr(), bảng không vừa với màn hình và tôi có thể thấy tất cả các mối tương quan. …

16 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 

Nếu tôi có một tập dữ liệu huấn luyện và tôi huấn luyện Bộ phân loại Naive Bayes trên đó và tôi có một giá trị thuộc tính có xác suất bằng không. Làm cách nào để xử lý việc này nếu sau này tôi muốn dự đoán phân loại …

13 classification  naive-bayes-classifier 

Tôi đã đọc giải thích về tích chập và hiểu nó ở một mức độ nào đó. Ai đó có thể giúp tôi hiểu hoạt động này liên quan đến sự tích chập trong Mạng lưới thần kinh Convolutional như thế nào không? Là bộ lọc như chức năng gáp …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Vấn đề Tôi đã thử sử dụng vịnh Naive trên bộ dữ liệu tội phạm được dán nhãn nhưng nhận được kết quả thực sự kém (độ chính xác 7%). Naive Bayes chạy nhanh hơn nhiều so với các thuật toán khác mà tôi đã sử dụng vì vậy tôi …

9 machine-learning  classification  python  naive-bayes-classifier 

Cách sử dụng Naive Bayes để phân loại văn bản nhiều nhãn trong R. Tôi đã thử sử dụng naiveBayes () từ thư viện e1071 nhưng có vẻ như trong khi đào tạo, nó không chấp nhận biến lớp đa nhãn. Tôi đã tạo TermDocumentMatrix bằng văn bản tài liệu …

8 multilabel-classification  naive-bayes-classifier 

Đối với một nhiệm vụ về phân tích tình cảm, giả sử chúng ta có một số lớp được đại diện bởi và các tính năng .ccciii Chúng ta có thể biểu diễn xác suất có điều kiện của mỗi lớp là: trong đó đại diện cho mỗi tính năng …

7 machine-learning  nlp  naive-bayes-classifier  sentiment-analysis  natural-language-process 

Thấy rằng Naive Bayes sử dụng xác suất để đưa ra dự đoán và coi các tính năng là độc lập có điều kiện với nhau, nên có nghĩa là mô hình vẫn có thể đưa ra dự đoán khi có một số tính năng bị thiếu trong dữ liệu …

7 scikit-learn  naive-bayes-classifier  missing-data 

Naive Bayes rõ ràng xử lý dữ liệu bị thiếu khác nhau, tùy thuộc vào việc chúng tồn tại trong các trường hợp đào tạo hoặc kiểm tra / phân loại. Khi phân loại các thể hiện, thuộc tính có giá trị bị thiếu chỉ đơn giản là không được …

7 machine-learning  data-mining  classification  naive-bayes-classifier