डेटा साइंस

मेरे पास एक डेटाफ्रेम है जिसमें अन्य चीजों के अलावा, 1970-1-1 के बाद से मिली मिलीसेकंड की संख्या का एक कॉलम शामिल है। मुझे इनस्टेट्स के इन कॉलम को टाइमस्टैम्प डेटा में बदलने की आवश्यकता है, इसलिए मैं आखिरकार इसे टाइमस्टैम्प कॉलम श्रृंखला में एक श्रृंखला में जोड़कर डेटाटाइम के …

13 python  time-series  data-cleaning  pandas 

मैं scikit- रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायरियर का उपयोग कर रहा हूं और मैं इस उदाहरण में फीचर महत्व को प्लॉट करना चाहता हूं । हालांकि मेरा परिणाम पूरी तरह से अलग है, इस मायने में कि फीचर महत्व मानक विचलन लगभग हमेशा फीचर महत्व से बड़ा है (संलग्न छवि देखें)। क्या …

13 python  random-forest 

मेरे पास टेक्स्ट डॉक्यूमेंट हैं जिनमें मुख्य रूप से आइटम की सूची है। प्रत्येक आइटम विभिन्न प्रकारों से कई टोकन का एक समूह है: FirstName, LastName, BirthDate, PhoneNumber, City, Occupation, आदि। टोकन एक शब्दों का समूह है। आइटम कई लाइनों पर झूठ बोल सकते हैं। दस्तावेज़ के आइटम में समान …

13 data-mining  clustering  text-mining  time-series  correlation 

मैं कुछ मूल्य भविष्यवाणी करना चाहता हूं और मैं कुछ भविष्यवाणी प्राप्त करने का प्रयास कर रहा हूं जो कि यथासंभव कम होने के बीच अनुकूलन करता है, लेकिन अभी भी से बड़ा है । दूसरे शब्दों में: Y(x)Y(x)Y(x)Y^(x)Y^(x)\hat Y(x)Y(x)Y(x)Y(x)cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}\text{cost}\left\{ Y(x) \gtrsim \hat Y(x) \right\} >> \text{cost}\left\{ \hat Y(x) \gtrsim …

13 machine-learning  logistic-regression 

मैं स्काला और स्पार्क के लिए बहुत नया हूं, और बेसबॉल आंकड़ों का उपयोग करके कुछ स्व-निर्मित अभ्यासों पर काम कर रहा हूं। मैं एक केस क्लास का उपयोग कर रहा हूँ, एक RDD बनाएँ और डेटा को एक स्कीमा असाइन करें, और फिर इसे एक DataFrame में बदल रहा …

13 apache-spark  scala 

मान लीजिए कि मेरे पास क्लासिफायर सी 1 है ... C_n इस मायने में असहमति जताता है कि कोई भी एक ही इनपुट पर सही नहीं लौटेगा (जैसे कि डिसीजन ट्री में नोड्स)। मैं एक नए क्लासिफायर का निर्माण करना चाहता हूं जो कि इनमें से कुछ सबसेट का मिलन …

13 algorithms 

सबसे पहले यह शब्द बहुत अस्पष्ट लगता है। वैसे भी..मैं एक सॉफ्टवेयर प्रोग्रामर हूं। मैं जिन भाषाओं को कोड कर सकता हूं उनमें से एक पायथन है। डेटा की बात करें तो मैं एसक्यूएल का उपयोग कर सकता हूं और डेटा स्क्रैपिंग कर सकता हूं। क्या मैं कई लेखों को …

13 beginner  career 

क्या कोई मुझे बता सकता है कि फीचर जेनरेशन का उद्देश्य क्या है? और छवि को वर्गीकृत करने से पहले फीचर स्पेस संवर्धन की आवश्यकता क्यों है? क्या यह एक आवश्यक कदम है? क्या फीचर स्पेस को समृद्ध करने की कोई विधि है?

13 machine-learning  classification 

मैं सामाजिक संबंध खनन से संबंधित डेटा-विज्ञान परियोजना पर काम कर रहा हूं और कुछ ग्राफ़ डेटाबेस में डेटा संग्रहीत करने की आवश्यकता है। शुरू में मैंने Neo4j को डेटाबेस के रूप में चुना। लेकिन यह Neo4j अच्छी तरह से स्केल नहीं करता है। मुझे पता चला वैकल्पिक टाइटन और …

13 data-mining  graphs  databases  social-network-analysis 

मैं प्रशिक्षण के दौरान वेट प्लॉट करने के लिए बहुपरत नेटवर्क के लिए Hinton आरेखों के बराबर खोजने की कोशिश कर रहा हूं। प्रशिक्षित नेटवर्क कुछ हद तक डीप एसआरएन के समान है, अर्थात इसमें कई वेट मैट्रिसेस की अधिक संख्या है जो कई हिंटन आरेखों के एक साथ भूखंड …

13 machine-learning  neural-network  visualization  deep-learning 

रैंडम फॉरेस्ट (RF) डिसीजन ट्रीज (DT) के एक पहनावा द्वारा बनाया जाता है। बैगिंग का उपयोग करके, प्रत्येक डीटी को एक अलग डेटा सब्मिट में प्रशिक्षित किया जाता है। इसलिए, नए डेटा पर अधिक निर्णय तनाव को जोड़कर एक ऑन-लाइन यादृच्छिक वन को लागू करने का कोई तरीका है? उदाहरण …

13 random-forest  online-learning 

मैं विभिन्न प्रकार के पार्स ट्री संरचनाओं की खोज कर रहा हूं। दो व्यापक रूप से ज्ञात पार्स ट्री संरचनाएं हैं एक) संविधान आधारित पार्स ट्री और बी) निर्भरता आधारित पार्स ट्री संरचनाएं। मैं स्टैनफोर्ड एनएलपी पैकेज का उपयोग करके दोनों प्रकार के पार्स ट्री संरचनाओं को उत्पन्न करने में …

13 machine-learning  nlp  feature-selection  feature-extraction 

हाल ही में मुझे डेटा साइंस (इसके 6 महीने लगभग हो गए हैं) के क्षेत्र में पेश किया गया था, और Ii ने एंड्रयू एनजी द्वारा मशीन लर्निंग कोर्स और जेएचयू द्वारा डेटा साइंस स्पेशलाइजेशन पर काम करना शुरू कर दिया था। व्यावहारिक अनुप्रयोग के मोर्चे पर, मैं एक भविष्य …

13 machine-learning 

मैं डाटा माइनिंग में सीएस मास्टर छात्र हूं। मेरे पर्यवेक्षक ने एक बार मुझसे कहा था कि इससे पहले कि मैं कोई क्लासिफायर चलाऊं या किसी डेटासेट के साथ कुछ भी करूं, मुझे डेटा को पूरी तरह से समझना चाहिए और सुनिश्चित करना चाहिए कि डेटा साफ और सही है। …

13 statistics  dataset 

जब MySQL की तरह एक रिलेशनल डेटाबेस, MongoDB की तरह कोई रिलेशनल से बेहतर प्रदर्शन करता है? मैंने दूसरे दिन Quora पर एक प्रश्न देखा, कि क्यों Quora अभी भी MySQL को अपने बैकएंड के रूप में उपयोग करता है, और यह कि उनका प्रदर्शन अभी भी अच्छा है।

13 bigdata  performance  databases  nosql