Domande taggate «pca»

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A quante dimensioni ridurre quando si fa PCA?
Come scegliere K per PCA? K è il numero di dimensioni su cui proiettare. L'unico requisito è non perdere troppe informazioni. Capisco che dipende dai dati, ma sto cercando di più una semplice panoramica generale su quali caratteristiche considerare quando si sceglie K.
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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 …
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PCA è considerato un algoritmo di apprendimento automatico
Ho capito che l'analisi dei componenti principali è una tecnica di riduzione della dimensionalità, cioè dato 10 funzioni di input, produrrà un numero minore di funzioni indipendenti che sono trasformazione ortogonale e lineare di caratteristiche originali. È di PCAper sé considerato un algoritmo di apprendimento o è una fase di …
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Classificare serie temporali multivariate
Ho un set di dati composto da serie temporali (8 punti) con circa 40 dimensioni (quindi ogni serie temporale è 8 per 40). L'output corrispondente (i possibili risultati per le categorie) è 0 o 1. Quale sarebbe l'approccio migliore per progettare un classificatore per serie storiche con più dimensioni? La …
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