Scienza dei dati algorithms

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La logica spesso afferma che aumentando la sua capacità di generalizzare, si riduce la sua capacità di generalizzare. Detto questo, chiaramente a un certo punto il sottofondo di un modello fa sì che i modelli peggiorino indipendentemente dalla complessità dei dati. Come fai a sapere quando il tuo modello ha …

56 efficiency algorithms parameter

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GBM vs XGBOOST? Differenze chiave?

Sto cercando di capire le differenze chiave tra GBM e XGBOOST. Ho provato a cercarlo su Google, ma non sono riuscito a trovare buone risposte che spiegassero le differenze tra i due algoritmi e perché xgboost abbia quasi sempre prestazioni migliori di GBM. Cosa rende XGBOOST così veloce?

41 machine-learning algorithms xgboost ensemble-modeling gbm

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Quando usare cosa - Apprendimento automatico [chiuso]

Recentemente in una lezione di Machine Learning del professor Oriol Pujol presso UPC / Barcellona ha descritto gli algoritmi, i principi e i concetti più comuni da utilizzare per una vasta gamma di attività correlate all'apprendimento automatico. Qui li condivido con te e ti chiedo: Esistono attività di abbinamento del …

39 machine-learning algorithms

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Gli algoritmi dell'albero decisionale sono lineari o non lineari

Recentemente a un mio amico è stato chiesto se gli algoritmi dell'albero decisionale fossero algoritmi lineari o non lineari in un'intervista. Ho cercato di cercare risposte a questa domanda ma non sono riuscito a trovare spiegazioni soddisfacenti. Qualcuno può rispondere e spiegare la soluzione a questa domanda? Inoltre, quali sono …

21 machine-learning classification decision-trees algorithms pac-learning

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Come aumentare lo sviluppo dell'algoritmo?

Nel lavorare sull'analisi dei dati esplorativi e nello sviluppo di algoritmi, trovo che la maggior parte del mio tempo è trascorso in un ciclo di visualizzazione, scrittura di codice, esecuzione su piccoli set di dati, ripetizione. I dati che ho tendono ad essere roba di tipo computer vision / sensor …

18 algorithms

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Algoritmi per il clustering di testo

Ho un problema nel raggruppare una grande quantità di frasi in gruppi in base al loro significato. Questo è simile a un problema quando hai molte frasi e vuoi raggrupparle in base al loro significato. Quali algoritmi sono suggeriti per fare questo? Non conosco il numero di cluster in anticipo …

17 clustering text-mining algorithms scikit-learn

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Clustering basato su punteggi di somiglianza

Supponiamo di avere un insieme di elementi E ed una somiglianza ( non la distanza ) funzione sim (ei, ej) tra due elementi ei, ej ∈ E . Come potremmo (efficientemente) raggruppare gli elementi di E , usando sim ? k -means, ad esempio, richiede un dato k , Canopy …

17 clustering algorithms similarity

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Differenza di raccomandazione basata sull'oggetto e basata sull'utente in Mahout

Vorrei sapere in che modo esattamente i consigli basati sull'utente e quelli basati sugli articoli differiscono l'uno dall'altro. Lo definisce Basato sull'utente : consiglia gli articoli trovando utenti simili. Questo è spesso più difficile da ridimensionare a causa della natura dinamica degli utenti. Basato su articoli : calcola la somiglianza …

15 machine-learning data-mining algorithms recommender-system

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K-significa vs K-mezzo online

K-means è un algoritmo ben noto per il clustering, ma esiste anche una variante online di tale algoritmo (K-medie online). Quali sono i pro e i contro di questi approcci e quando dovrebbero essere preferiti?

15 clustering algorithms k-means

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Algoritmo efficiente per calcolare la curva ROC per un classificatore costituito da un insieme di classificatori disgiunti

Supponiamo che io abbia i classificatori C_1 ... C_n che sono disgiunti, nel senso che nessuno due restituirà true sullo stesso input (ad esempio i nodi in un albero decisionale). Voglio costruire un nuovo classificatore che è l'unione di alcuni sottogruppi di questi (ad esempio, voglio decidere su quali foglie …

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Qual è la differenza tra i metodi di compressione globale e universale?

Comprendo che i metodi di compressione possono essere suddivisi in due set principali: globale Locale Il primo set funziona indipendentemente dai dati che vengono elaborati, ovvero non si basano su alcuna caratteristica dei dati e quindi non è necessario eseguire alcuna preelaborazione su qualsiasi parte del set di dati (prima …

12 classification algorithms encoding

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Come determinare se la sequenza di caratteri è parola inglese o rumore

Che tipo di funzionalità proverai ad estrarre dall'elenco di parole per la previsione futura, è una parola esistente o solo un pasticcio di caratteri? C'è una descrizione dell'attività che ho trovato lì . Devi scrivere un programma in grado di rispondere se una determinata parola è inglese. Sarebbe facile - …

11 machine-learning nlp text-mining algorithms

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Fisher Scoring v / s Discesa coordinata per MLE in R

La funzione di base R glm()utilizza Fishers Scoring per MLE, mentre glmnetsembra utilizzare il metodo di discesa delle coordinate per risolvere la stessa equazione. La discesa coordinata è più efficiente in termini di tempo rispetto al punteggio Fisher, in quanto il punteggio Fisher calcola la matrice derivata del secondo ordine, …

11 machine-learning r algorithms optimization

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Risolvere un sistema di equazioni con dati sparsi

Sto tentando di risolvere un insieme di equazioni che ha 40 variabili indipendenti (x1, ..., x40) e una variabile dipendente (y). Il numero totale di equazioni (numero di righe) è ~ 300 e voglio risolvere l'insieme di 40 coefficienti che minimizza l'errore totale di somma dei quadrati tra y e …

11 machine-learning regression algorithms genetic

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La regressione logistica è in realtà un algoritmo di regressione?

La consueta definizione di regressione (per quanto ne so) prevede una variabile di output continua da un determinato set di variabili di input . La regressione logistica è un algoritmo di classificazione binaria, quindi produce un output categoriale. È davvero un algoritmo di regressione? Se è così, perché?

11 algorithms logistic-regression

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