Pytania otagowane jako unsupervised-learning

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 
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 
2
Jakie problemy z uczeniem się są odpowiednie dla maszyn wektorowych wsparcia?
Jakie są cechy szczególne lub właściwości wskazujące, że pewien problem uczenia się można rozwiązać za pomocą maszyn wektorów wsparcia? Innymi słowy, co jest takiego, że gdy widzisz problem z nauką, sprawiasz, że mówisz „och, zdecydowanie powinienem używać do tego SVM” niż sieci neuronowe lub drzewa decyzyjne czy cokolwiek innego?
3
Intuicja za ograniczoną maszyną Boltzmanna (RBM)
Przeszedłem kurs Geoffa Hintona na temat sieci neuronowych na Coursera, a także przez wprowadzenie do ograniczonych maszyn Boltzmanna , ale nadal nie rozumiałem intuicji stojącej za RBM. Dlaczego musimy obliczać energię w tym urządzeniu? A jakie jest prawdopodobieństwo tego urządzenia? Też widziałem to wideo . Na filmie po prostu napisał …
4
W jaki sposób word2vec może być wykorzystywany do identyfikacji niewidocznych słów i powiązania ich z już wyszkolonymi danymi
Pracowałem nad modelem gensim word2vec i uznałem go za naprawdę interesujący. Interesuje mnie odkrycie, jak nieznane / niewidoczne słowo po sprawdzeniu z modelem będzie w stanie uzyskać podobne terminy z wyuczonego modelu. czy to możliwe? Czy Word2vec można do tego dostosować? Lub korpus szkoleniowy musi zawierać wszystkie słowa, których chcę …
2
Czy warto trenować CNN jako autoencoder?
Pracuję z analizą danych EEG, które ostatecznie będą musiały zostać sklasyfikowane. Jednak uzyskanie etykiet do nagrań jest dość drogie, co skłoniło mnie do rozważenia podejść bez nadzoru, aby lepiej wykorzystać nasze dość duże ilości nieoznaczonych danych. To naturalnie prowadzi do rozważenia stosowania ustawionych na sobie autoencoderów, co może być dobrym …
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.