Domande taggate «r»

R è un linguaggio di programmazione e software open source gratuito per informatica statistica, bioinformatica e grafica.

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Python vs R per l'apprendimento automatico
Ho appena iniziato a sviluppare un'applicazione di apprendimento automatico per scopi accademici. Attualmente sto usando R e mi sto allenando. Tuttavia, in molti posti, ho visto persone che usano Python . Cosa usano le persone nel mondo accademico e nell'industria e qual è la raccomandazione?
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Come ottenere la correlazione tra due variabili categoriali e una variabile categoriale e una variabile continua?
Sto costruendo un modello di regressione e devo calcolare il seguito per verificare le correlazioni Correlazione tra 2 variabili categoriali multilivello Correlazione tra una variabile categoriale multilivello e una variabile continua VIF (fattore di inflazione di varianza) per variabili categoriali multilivello Credo che sia sbagliato usare il coefficiente di correlazione …
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Il linguaggio R è adatto per i Big Data
R ha molte librerie che si rivolgono all'analisi dei dati (ad esempio JAGS, BUGS, ARULES ecc.), Ed è menzionata in libri di testo popolari come: J.Krusche, Doing Bayesian Data Analysis; B.Lantz, "Apprendimento automatico con R". Ho visto una linea guida di 5 TB per un set di dati da considerare …
48 bigdata  r 
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Processi organizzati per la pulizia dei dati
Dalla mia limitata conoscenza della scienza dei dati con R, mi sono reso conto che la pulizia dei dati errati è una parte molto importante della preparazione dei dati per l'analisi. Esistono best practice o processi per la pulizia dei dati prima dell'elaborazione? In tal caso, esistono strumenti automatizzati o …
34 r  data-cleaning 
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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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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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Qualche console R online?
Sto cercando una console online per la lingua R. Come scrivo il codice e il server dovrebbe eseguire e fornirmi l'output. Simile al sito Web Datacamp.
24 r  statistics 
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Cosa usi per generare una dashboard in R?
Devo generare rapporti periodici (giornalieri, mensili) sul dashboard di analisi web. Saranno statici e non richiedono interazione, quindi immagina un file PDF come output di destinazione. I report mescoleranno tabelle e grafici (principalmente grafici sparkline e bullet creati con ggplot2). Pensa a dashboard stile Stephen Few / Perceptual Edge, come: …
17 r  visualization 
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ingrandisci la mappa di calore dei nati marini
Creo un corr()df da un df originale. Il corr()df è venuto fuori 70 X 70 ed è impossibile visualizzare il heatmap ... sns.heatmap(df). Se provo a visualizzare il corr = df.corr(), la tabella non si adatta allo schermo e posso vedere tutte le correlazioni. È un modo per stampare l'intero …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
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Come prevedere le probabilità in xgboost?
La seguente funzione di previsione fornisce anche -ve valori, quindi non può essere una probabilità. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Ho cercato su google pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") ma non ha …
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Panda è ora più veloce di data.table?
https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping I benchmark data.table non sono stati aggiornati dal 2014. Ho sentito da qualche parte che Pandasora è più veloce di data.table. È vero? Qualcuno ha fatto dei benchmark? Non ho mai usato Python prima, ma prenderei in considerazione il passaggio se pandasposso battere data.table?
16 python  r  pandas  data  data.table 
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