Câu hỏi được gắn thẻ «pca»

Làm thế nào để chọn K cho PCA? K là số lượng kích thước để chiếu xuống. Yêu cầu duy nhất là không mất quá nhiều thông tin. Tôi hiểu nó phụ thuộc vào dữ liệu, nhưng tôi đang tìm kiếm một tổng quan chung đơn giản về những đặc …

12 pca 

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 

Các matplotlib thư viện là rất có khả năng nhưng lại thiếu interactiveness, đặc biệt là bên trong Jupyter Notebook. Tôi muốn một công cụ vẽ ngoại tuyến tốt như cốt truyện .

11 python  visualization  pca  jupyter 

Tôi đã hiểu rằng phân tích thành phần chính là một kỹ thuật giảm kích thước, tức là có 10 tính năng đầu vào, nó sẽ tạo ra một số lượng nhỏ hơn các tính năng độc lập là chuyển đổi trực giao và tuyến tính của các tính năng …

10 machine-learning  pca 

Tôi có một bộ dữ liệu gồm chuỗi thời gian (8 điểm) với khoảng 40 thứ nguyên (vì vậy mỗi chuỗi thời gian là 8 x 40). Các tham số tương ứng (kết quả có thể có cho các danh mục) là eitheir 0 hoặc 1. Điều gì sẽ là …

9 classification  time-series  pca 

Phân tích thành phần chính (PCA) được sử dụng để giảm dữ liệu n chiều thành dữ liệu k chiều để tăng tốc mọi thứ trong học máy. Sau khi PCA được áp dụng, người ta có thể kiểm tra số lượng phương sai của tập dữ liệu gốc còn …

7 machine-learning  pca  hyperparameter 

Là một phần của dự án phân tích dữ liệu lớn, tôi đang làm việc, Tôi cần thực hiện PCA trên một số dữ liệu, sử dụng hệ thống điện toán đám mây. Trong trường hợp của tôi, tôi đang sử dụng Amazon EMR cho công việc và đặc biệt …

7 data-mining  bigdata  apache-spark  pca  distributed