Câu hỏi được gắn thẻ «predictive-modeling»

Logic thường nói rằng bằng cách quá mức một mô hình, khả năng khái quát hóa của nó bị hạn chế, mặc dù điều này chỉ có nghĩa là việc quá mức ngăn chặn một mô hình cải thiện sau một sự phức tạp nhất định. Liệu quá mức gây …

49 machine-learning  predictive-modeling 

Vì vậy, tôi không thể tìm thấy bất kỳ tài liệu nào về chủ đề này nhưng có vẻ như đó là một điều đáng để suy nghĩ: Các thực tiễn tốt nhất trong đào tạo và tối ưu hóa mô hình là gì nếu các quan sát mới có …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

Trong liên kết này về Stationarity và sự khác biệt , người ta đã đề cập rằng các mô hình như ARIMA yêu cầu một chuỗi thời gian cố định để dự báo vì các thuộc tính thống kê như trung bình, phương sai, tự tương quan, v.v ... không …

21 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

Đưa ra một câu: "Khi tôi mở cửa ?? nó bắt đầu tự động sưởi ấm" Tôi muốn có được danh sách các từ có thể trong ?? với một xác suất. Khái niệm cơ bản được sử dụng trong mô hình word2vec là "dự đoán" một từ được đưa …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

Tôi có các tính năng thưa thớt mang tính dự đoán, tôi cũng có một số tính năng dày đặc cũng mang tính dự đoán. Tôi cần kết hợp các tính năng này với nhau để cải thiện hiệu suất tổng thể của trình phân loại. Bây giờ, điều là …

17 machine-learning  classification  predictive-modeling  scikit-learn  supervised-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 

Hàm dự đoán dưới đây cũng đưa ra các giá trị -ve để nó không thể là xác suất. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Tôi google và đã thử pred_s <- …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

Dường như đã trở thành tiên đề rằng một nhóm người học dẫn đến kết quả mô hình tốt nhất có thể - và nó đang trở nên hiếm hơn rất nhiều, ví dụ, đối với các mô hình đơn lẻ để giành chiến thắng trong các cuộc thi như …

14 machine-learning  data-mining  predictive-modeling 

Khi các thuật toán ML, ví dụ Vowpal Wợi hoặc một số máy nhân tố chiến thắng nhấp qua các cuộc thi tỷ lệ ( Kaggle ), đề cập đến các tính năng được 'băm', điều đó thực sự có ý nghĩa gì đối với mô hình? Hãy nói rằng …

12 machine-learning  predictive-modeling  kaggle 

Có bất kỳ quy tắc nào (hoặc quy tắc thực tế) liên quan đến số lượng tế bào LSTM tối thiểu, tối đa và "hợp lý" mà tôi nên sử dụng không? Cụ thể tôi có liên quan đến BasicLSTMCell từ TensorFlow và num_unitstài sản. Hãy giả sử rằng tôi …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

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 

Tôi muốn tránh quá nhiều trong rừng ngẫu nhiên. Về vấn đề này, tôi dự định sử dụng mtry, bitsize và maxnodes, v.v. Bạn có thể giúp tôi chọn giá trị cho các tham số này không? Tôi đang sử dụng R. Ngoài ra, nếu có thể, vui lòng cho …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

Giả sử tôi có một hàm trơn như . Tôi có tập huấn luyện D \ subsetneq \ {((x, y), f (x, y)) | (x, y) \ in \ mathbb {R} ^ 2 \} và tất nhiên, tôi không biết f mặc dù tôi có thể đánh giá f bất …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

Tôi muốn đưa ra một dự đoán cho kết quả của cuộc bầu cử quốc hội. Đầu ra của tôi sẽ là% mỗi bên nhận được. Có hơn 2 bên nên hồi quy logistic không phải là một lựa chọn khả thi. Tôi có thể thực hiện hồi quy riêng …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Các thống kê xác thực mô hình phổ biến như kiểm tra KolmogorovTHER Smirnov (KS), AUROC và hệ số Gini đều liên quan đến chức năng. Tuy nhiên, câu hỏi của tôi phải làm với việc chứng minh làm thế nào những thứ này có liên quan. Tôi tò mò …

11 data-mining  statistics  predictive-modeling  accuracy