Pytania otagowane jako feature-extraction

Variables (used for prediction or explication) used in regression or regression-like models (like clustering, discrimination). Use this tag for questions about constructing such variables or selecting the best among them.

11
Co to jest redukcja wymiarowości? Jaka jest różnica między wyborem funkcji a ekstrakcją?
Z wikipedii, redukcja wymiarów lub redukcja wymiarów to proces zmniejszania liczby rozważanych zmiennych losowych, który można podzielić na wybór cech i ekstrakcję cech. Jaka jest różnica między wyborem funkcji a ekstrakcją funkcji? Jaki jest przykład zmniejszenia wymiarów w zadaniu przetwarzania języka naturalnego?
6
Funkcje kodowania, takie jak miesiąc i godzina, jako kategoryczne lub numeryczne?
Czy lepiej jest kodować funkcje takie jak miesiąc i godzina jako czynnik lub wartość liczbowa w modelu uczenia maszynowego? Z jednej strony uważam, że kodowanie numeryczne może być rozsądne, ponieważ czas jest procesem postępowym (po piątym miesiącu następuje szósty miesiąc), ale z drugiej strony uważam, że kodowanie kategoryczne może być …
3
Funkcja transformacji danych wejściowych
Czytałem o rozwiązaniu tego wyzwania OTTO Kaggle i rozwiązanie na pierwszym miejscu wydaje się wykorzystywać kilka transformacji dla danych wejściowych X, na przykład Log (X + 1), sqrt (X + 3/8) itp. Czy istnieje ogólna wskazówka, kiedy zastosować rodzaj transformacji do różnych klasyfikatorów? Rozumiem pojęcia normalizacji średniej-zmiennej i minimalnej-maksymalnej. Jednak …
3
Jak wykonać inżynierię funkcji na nieznanych funkcjach?
Biorę udział w konkursie kaggle. Zestaw danych ma około 100 funkcji i wszystkie są nieznane (pod względem tego, co faktycznie reprezentują). Zasadniczo są to tylko liczby. Ludzie wykonują wiele inżynierii funkcji na tych funkcjach. Zastanawiam się, jak dokładnie można wykonać inżynierię funkcji na nieznanych funkcjach? Czy ktoś może mi pomóc …
3
Wyodrębnianie funkcji obrazów w języku Python
W mojej klasie muszę utworzyć aplikację przy użyciu dwóch klasyfikatorów, aby zdecydować, czy obiekt na obrazie jest przykładem phylum porifera (seasponge) czy jakiegoś innego obiektu. Jestem jednak całkowicie zagubiony, jeśli chodzi o techniki ekstrakcji funkcji w pythonie. Mój doradca przekonał mnie do korzystania z obrazów, które nie były omówione w …
5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
17 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 
5
Wybór funkcji a ekstrakcja funkcji. Którego użyć, kiedy?
Wyodrębnianie funkcji i wybór funkcji zasadniczo zmniejszają wymiarowość danych, ale ekstrakcja funkcji sprawia, że ​​dane są bardziej rozdzielne, jeśli mam rację. Która technika byłaby lepsza od drugiej i kiedy? Myślałem, ponieważ ponieważ wybór funkcji nie modyfikuje oryginalnych danych i ich właściwości, zakładam, że użyjesz wyboru funkcji, gdy ważne jest, aby …
2
Jakie funkcje są ogólnie używane z drzew parsowanych w procesie klasyfikacji w NLP?
Badam różne typy struktur drzewiastych. Dwie powszechnie znane struktury drzewa analizy składniowej to: a) drzewo analizy składniowej oparte na okręgach wyborczych oraz b) struktury drzewiaste analizy składniowej opartych na zależnościach. Potrafię używać generowania obu typów struktur drzewiastych przy użyciu pakietu Stanford NLP. Nie jestem jednak pewien, jak wykorzystać te struktury …
3
Uczenie się funkcji bez nadzoru dla NER
Wdrożyłem system NER z wykorzystaniem algorytmu CRF z moimi ręcznie wykonanymi funkcjami, które dawały całkiem dobre wyniki. Chodzi o to, że użyłem wielu różnych funkcji, w tym tagów POS i lematów. Teraz chcę zrobić ten sam NER dla innego języka. Problem polega na tym, że nie mogę używać tagów POS …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.