Pytania otagowane jako software-recommendation

1
Dlaczego xgboost jest o wiele szybszy niż sklearn GradientBoostingClassifier?
Próbuję wytrenować model zwiększania gradientu na ponad 50 tysiącach przykładów ze 100 funkcjami numerycznymi. XGBClassifierobsługuje 500 drzew w ciągu 43 sekund na mojej maszynie, a GradientBoostingClassifierobsługuje tylko 10 drzew (!) w 1 minutę i 2 sekundy :( Nie zawracałem sobie głowy próbą wyhodowania 500 drzew, ponieważ zajmie to godziny. Używam …
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 
6
Udostępnianie notatników Jupyter w zespole
Chciałbym skonfigurować serwer, który mógłby wspierać zespół zajmujący się badaniami danych w następujący sposób: być centralnym punktem do przechowywania, wersjonowania, udostępniania i ewentualnego wykonywania notatników Jupyter. Niektóre pożądane właściwości: Różni użytkownicy mogą uzyskać dostęp do serwera oraz otwierać i uruchamiać notesy, które były przez nich przechowywane lub przez innych członków …
2
Wielowymiarowa regresja liniowa w Pythonie
Szukam pakietu Python, który implementuje regresję liniową na wielu odmianach. (Uwaga terminologiczna: regresja wielowymiarowa dotyczy przypadku, w którym występuje więcej niż jedna zmienna zależna, podczas gdy regresja wielokrotna dotyczy przypadku, w którym istnieje jedna zmienna zależna, ale więcej niż jedna zmienna niezależna.)
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.