Scienza dei dati data-science-model

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Dovrebbe essere ridimensionato un vettore caldo con attributi numerici

Nel caso di avere una combinazione di attributi categorici e numerici, di solito converto gli attributi categorici in vettori caldi. La mia domanda è: lascio i vettori così come sono e ridimensiono gli attributi numerici attraverso la standardizzazione / normalizzazione, o dovrei ridimensionare i vettori caldi insieme agli attributi numerici?

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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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Quando rimuovere le variabili correlate

Qualcuno può suggerire qual è la fase corretta per rimuovere le variabili correlate prima dell'ingegnerizzazione delle funzionalità o dopo l'ingegneria delle funzionalità?

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