Domande taggate «categorical-data»

I dati categoriali possono assumere un numero limitato (solitamente fisso) di valori possibili chiamati categorie. I valori categoriali "etichetta", non "misurano". I tipi di scala nominale e dicotomica / binaria sono categoriali. Alcune persone considerano categorica anche la scala ordinale.

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K-Clustering per dati numerici e categorici misti
Il mio set di dati contiene un numero di attributi numerici e uno categoriale. Di ' NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, dove CategoricalAttrassume uno dei tre valori possibili: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2o CategoricalAttrValue3. Sto usando l'implementazione predefinita dell'algoritmo di clustering k-means per Octave https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ . Funziona solo con dati numerici. Quindi la …
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Importanza delle caratteristiche con caratteristiche categoriche ad alta cardinalità per la regressione (variabile numerica dipendente)
Stavo cercando di usare le importazioni delle funzionalità dalle foreste casuali per eseguire alcune selezioni empiriche di funzionalità per un problema di regressione in cui tutte le funzionalità sono categoriche e molte hanno molti livelli (dell'ordine di 100-1000). Dato che la codifica one-hot crea una variabile fittizia per ogni livello, …
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Esistono buoni modelli linguistici predefiniti per Python?
Sto prototipando un'applicazione e ho bisogno di un modello linguistico per calcolare la perplessità su alcune frasi generate. Esiste un modello di linguaggio addestrato in Python che posso usare facilmente? Qualcosa di semplice come model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
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 
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Le migliori lingue per il calcolo scientifico [chiuso]
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 5 anni fa . Sembra che la maggior parte delle lingue abbia un certo numero …
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Relazione tra convoluzione in matematica e CNN
Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?
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