Я пытаюсь понять, что лучше (точнее, особенно в задачах классификации) Я искал статьи, сравнивающие LightGBM и XGBoost, но нашел только две: https://medium.com/implodinggradients/benchmarking-lightgbm-how-fast-is-lightgbm-vs-xgboost-15d224568031 - что касается только скорости, но не точности....
Я собираюсь использовать реализацию word2vec от Google для создания системы распознавания именованных сущностей. Я слышал, что рекурсивные нейронные сети с обратным распространением через структуру хорошо подходят для задач распознавания именованных сущностей, но я не смог найти достойную...
Проблема касается построения деревьев решений. Согласно Википедии « коэффициент Джини » не следует путать с « примесью Джини ». Однако обе меры можно использовать при построении дерева решений - они могут поддержать наш выбор при разделении набора элементов. 1) «примесь Джини» - это стандартная...
Я не был ясен в паре концепций: XGBoost превращает слабых учеников в сильных учеников. В чем преимущество этого? Объединить много слабых учеников вместо одного дерева? Random Forest использует различные образцы из дерева для создания дерева. В чем преимущество этого метода вместо использования...
Я надеюсь, что вы можете мне помочь, так как у меня есть несколько вопросов на эту тему. Я новичок в области глубокого обучения, и хотя я сделал несколько уроков, я не могу связать или отличить понятия друг от...
Каковы лучшие практики для сохранения, хранения и обмена моделями машинного обучения? В Python мы обычно храним двоичное представление модели, используя pickle или joblib. Модели, в моем случае, могут быть размером ~ 100Mo. Кроме того, joblib может сохранять одну модель в нескольких файлах, если вы...
Способ обучения Логистической регрессии - использование стохастического градиентного спуска, к которому Scikit-Learn предлагает интерфейс. То , что я хотел бы сделать , это принять scikit-Learn - х SGDClassifier и он забьет такой же , как логистическая регрессия здесь . Тем не менее, мне не хватает...
В чем разница между градиентным спуском и стохастическим градиентным спуском? Я не очень знаком с ними, можете ли вы описать разницу с помощью короткого
Я читал вокруг о случайных лесах, но я не могу найти окончательного ответа о проблеме переоснащения. Согласно оригинальной статье Бреймана, они не должны переодеваться при увеличении количества деревьев в лесу, но, похоже, по этому поводу нет единого мнения. Это создает мне некоторую путаницу по...
Обычная техника после обучения, проверки и тестирования предпочтительной модели машинного обучения заключается в использовании полного набора данных, включая подмножество тестирования, для обучения окончательной модели для ее развертывания , например, в продукте. Мой вопрос: всегда ли это лучше?...
Я ищу онлайн-консоль для языка R. Как будто я пишу код, и сервер должен выполнить и предоставить мне вывод. Похоже на сайт
Поскольку существует множество инструментов, доступных для задач по науке о данных, и неудобно устанавливать все и создавать идеальную систему. Существует ли образ Linux / Mac OS с установленными и доступными для немедленного использования людьми Python, R и другими открытыми инструментами для...
Я изучаю матричную факторизацию для рекомендательных систем и вижу, что этот термин latent featuresвстречается слишком часто, но я не могу понять, что он означает. Я знаю, что такое функция, но я не понимаю идею скрытых функций. Не могли бы вы объяснить это? Или, по крайней мере, указать мне бумагу...
Я хотел бы сравнить один столбец df с другими df. Столбцы - это имена и фамилии. Я хотел бы проверить, находится ли человек в одном фрейме данных в
Существует много методов визуализации наборов данных высокой размерности, таких как T-SNE, isomap, PCA, контролируемая PCA и т. Д. И мы проходим процессы проецирования данных вниз в 2D или 3D-пространство, поэтому у нас есть «красивые картинки». ». Некоторые из этих методов вложения (многократного...
Я пытаюсь сгруппировать некоторые векторы с 90 функциями с помощью K-средних. Поскольку этот алгоритм запрашивает у меня количество кластеров, я хочу подтвердить свой выбор с помощью хорошей математики. Я ожидаю иметь от 8 до 10 кластеров. Функции масштабируются по Z-шкале. Метод локтя и дисперсия...
В настоящее время я работаю с Python и Scikit для целей классификации, и немного изучаю GridSearch. Я подумал, что это отличный способ оптимизировать параметры моей оценки, чтобы получить наилучшие результаты. Моя методология такая: Разделить мои данные на обучение / тестирование. Используйте...
Нужно ли стандартизировать ваши данные перед кластером? В примере scikit learnо DBSCAN, здесь они делают это в строке: X = StandardScaler().fit_transform(X) Но я не понимаю, зачем это нужно. В конце концов, кластеризация не предполагает какого-либо конкретного распределения данных - это...
В настоящее время я использую XGBoost для набора данных с 21 функцией (выбранной из списка из 150 функций), а затем горячо закодировал их, чтобы получить ~ 98 функций. Некоторые из этих 98 функций несколько избыточны, например: переменная (функция) также отображается как и...
Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Я не знаю, является ли это правильным местом для того, чтобы задать этот...