Domande taggate «python»

Utilizzare per domande sulla scienza dei dati relative al linguaggio di programmazione Python. Non destinato a domande di codifica generali (-> stackoverflow).

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Perché xgboost è molto più veloce di sklearn GradientBoostingClassifier?
Sto cercando di formare un modello di aumento gradiente su 50.000 esempi con 100 funzioni numeriche. XGBClassifiergestisce 500 alberi entro 43 secondi sulla mia macchina, mentre GradientBoostingClassifiergestisce solo 10 alberi (!) in 1 minuto e 2 secondi :( Non mi sono preoccupato di provare a far crescere 500 alberi perché …
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 
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Parametri XGBoost per l'ipertensione
XGBoost ha fatto un ottimo lavoro, quando si tratta di gestire variabili dipendenti sia categoriche che continue. Ma come posso selezionare i parametri ottimizzati per un problema XGBoost? Ecco come ho applicato i parametri per un recente problema di Kaggle: param <- list( objective = "reg:linear", booster = "gbtree", eta …
27 r  python  xgboost 
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PyTorch vs. Tensorflow Fold
Sia PyTorch che Tensorflow Fold sono framework di apprendimento profondo intesi a gestire situazioni in cui i dati di input hanno lunghezza o dimensioni non uniformi (ovvero situazioni in cui i grafici dinamici sono utili o necessari). Mi piacerebbe sapere come si confrontano, nel senso di paradigmi su cui si …
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Come clonare l'ambiente di lavoro Python su un'altra macchina?
Ho sviluppato un modello di apprendimento automatico con Python (Anaconda + Flask) sulla mia workstation e tutto va bene. Successivamente, ho provato a spedire questo programma su un'altra macchina dove ovviamente ho provato a impostare lo stesso ambiente, ma il programma non si avvia. Ho copiato il programma su altre …
26 python  anaconda 
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Tecniche di apprendimento automatico per stimare l'età degli utenti in base ai siti di Facebook che preferiscono
Ho un database dalla mia applicazione Facebook e sto cercando di utilizzare l'apprendimento automatico per stimare l'età degli utenti in base ai siti Facebook che preferiscono. Ci sono tre caratteristiche cruciali del mio database: la distribuzione dell'età nel mio set di formazione (in totale 12k di utenti) è distorta rispetto …
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Word2Vec per il riconoscimento dell'entità denominata
Sto cercando di utilizzare l'implementazione di word2vec di Google per creare un sistema di riconoscimento delle entità denominato. Ho sentito che le reti neurali ricorsive con propagazione posteriore attraverso la struttura sono adatte per compiti di riconoscimento di entità nominate, ma non sono stato in grado di trovare un'implementazione decente …
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Immagine VM per progetti di data science
Poiché ci sono numerosi strumenti disponibili per le attività di data science, è complicato installare tutto e creare un sistema perfetto. Esiste un'immagine Linux / Mac OS con Python, R e altri strumenti di data science open source installati e disponibili per l'uso immediato? Un Ubuntu o un sistema operativo …
24 python  r  tools 
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Scikit-learn: far prevedere SGDClassifier e una regressione logistica
Un modo per addestrare una regressione logistica consiste nell'utilizzare la discesa graduale stocastica, a cui scikit-learn offre un'interfaccia. Quello che vorrei fare è prendere un SGDClassifier di scikit-learn e farlo segnare come una regressione logistica qui . Tuttavia, devo mancare alcuni miglioramenti dell'apprendimento automatico, poiché i miei punteggi non sono …
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È necessario standardizzare i dati prima del clustering?
È necessario standardizzare i dati prima del cluster? Nell'esempio tratto da scikit learnDBSCAN, qui lo fanno nella riga: X = StandardScaler().fit_transform(X) Ma non capisco perché sia ​​necessario. Dopotutto, il clustering non presuppone una particolare distribuzione dei dati: è un metodo di apprendimento non supervisionato, quindi il suo obiettivo è quello …
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Calcolo della divergenza di KL in Python
Sono piuttosto nuovo in questo e non posso dire di avere una completa comprensione dei concetti teorici alla base di questo. Sto cercando di calcolare la divergenza KL tra diversi elenchi di punti in Python. Sto usando http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html per provare a farlo. Il problema che sto incontrando è che il …
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