डेटा साइंस

मैं word2vec gensim मॉडल पर काम कर रहा था और इसे वास्तव में दिलचस्प पाया। मैं यह पता लगाने में इंटरस्टेड हूं कि मॉडल के साथ जाँच करने पर एक अज्ञात / अनदेखी शब्द कैसे प्रशिक्षित मॉडल से समान शब्द प्राप्त करने में सक्षम होगा। क्या यह संभव है? क्या …

11 nlp  deep-learning  word-embeddings  unsupervised-learning 

मैं बेतरतीब जंगल में ओवरफिटिंग से बचना चाहता हूं। इस संबंध में, मैं mtry, nodesize, और maxnodes आदि का उपयोग करने का इरादा रखता हूं, क्या आप कृपया मुझे इन मापदंडों के लिए मान चुनने में मदद कर सकते हैं? मैं आर का उपयोग कर रहा हूं। इसके अलावा, यदि …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

मैं बाहर जाने से पहले स्पार्क के साथ प्रयोग करने के लिए VMs का एक सेट बनाने पर काम कर रहा हूं और कुछ हार्डवेयर के साथ क्लस्टर बनाने पर पैसे खर्च कर रहा हूं। क्विक नोट: मैं एप्लाइड मशीन लर्निंग में बैकग्राउंड वाला एक अकादमिक हूं और डेटा साइंस …

11 python  apache-spark  pyspark  ipython 

मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें एक बाइनरी क्लास विशेषता है। कक्षा 1 (कैंसर पॉजिटिव) के साथ 623 उदाहरण हैं और कक्षा -1 (कैंसर नकारात्मक) के साथ 101,671 उदाहरण हैं। मैंने विभिन्न एल्गोरिदम (Naive Bayes, Random Forest, AODE, C4.5) की कोशिश की है और उन सभी में अस्वीकार्य झूठे नकारात्मक …

11 classification  random-forest  decision-trees  unbalanced-classes 

मैंने हाल ही में लिंक्डइन एपीआई से जुड़ने के लिए एक नया आर पैकेज खोजा । दुर्भाग्य से लिंक्डइन एपीआई के साथ शुरू होने के लिए बहुत सीमित लगता है; उदाहरण के लिए, आप केवल कंपनियों पर मूल डेटा प्राप्त कर सकते हैं, और यह व्यक्तियों पर डेटा से अलग …

11 data-mining  social-network-analysis  crawling  scraping 

क्या कोई यह बता सकता है कि मानक-फैक्टराइजेशन मशीन (एफएफएम) मानक फैक्टराइजेशन मशीनों (एफएम) की तुलना कैसे करती है? मानक: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "फ़ील्ड अवेयर": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Google रुझान साप्ताहिक डेटा लौटाता है इसलिए मुझे अपने दैनिक / मासिक डेटा के साथ उन्हें मर्ज करने का एक तरीका खोजना होगा। मैंने अभी तक जो भी किया है वह प्रत्येक सीरी को दैनिक डेटा में तोड़ना है, उदाहरण के लिए: से: 2013-03-03 - 2013-03-09 37 सेवा: 2013-03-03 37 …

11 time-series 

मेरे पास 2 डेटासेट हैं, एक सकारात्मक उदाहरणों के साथ, जो मैं पता लगाना चाहता हूं, और एक बिना लेबल वाले इंस्टेंस के साथ। मैं किन तरीकों का उपयोग कर सकता हूं? एक उदाहरण के रूप में, मान लें कि हम कुछ संरचित ईमेल विशेषताओं के आधार पर स्पैम ईमेल …

11 classification  semi-supervised-learning 

मैं सर्वर मॉनिटर अलार्म लेने और एक समस्या का मूल कारण निर्धारित करने के लिए pybrain देख रहा हूं। मैं पर्यवेक्षित शिक्षण और प्रशिक्षण डेटा सेटों का उपयोग करके प्रशिक्षण से खुश हूं। डेटा कुछ इस तरह संरचित है: सर्वर प्रकार A # 1 अलार्म टाइप 1 अलार्म टाइप 2 …

11 machine-learning  neural-network 

मैं समीकरणों के एक सेट को हल करने का प्रयास कर रहा हूं जिसमें 40 स्वतंत्र चर (X1, ..., x40) और एक आश्रित चर (y) है। समीकरणों की कुल संख्या (पंक्तियों की संख्या) ~ 300 है, और मैं 40 गुणांक के सेट के लिए हल करना चाहता हूं जो y …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

R बेस फ़ंक्शन glm()MLE के लिए फ़िशर स्कोरिंग का उपयोग करता है, जबकि glmnetसमान समीकरण को हल करने के लिए समन्वय डिसेंट विधि का उपयोग करता प्रतीत होता है। फिशर स्कोरिंग की तुलना में कोऑर्डिनेट डिसेंट अधिक समय-कुशल है, क्योंकि फिशर स्कोरिंग कुछ अन्य मैट्रिक्स ऑपरेशनों के अलावा, दूसरे ऑर्डर …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

मुझे एक काल्पनिक ऑनलाइन क्लस्टरिंग एप्लिकेशन का एक उदाहरण दिखाते हैं: समय बिंदु पर 1,2,3,4 नीले क्लस्टर ए और अंक बी के लिए आवंटित किए जाते हैं, 5,6,7 लाल क्लस्टर बी को आवंटित किए जाते हैं। समय n + 1 पर एक नया बिंदु पेश किया जाता है जो नीले …

11 machine-learning  clustering 

मैं अक्सर एक मॉडल (वर्गीकरण या प्रतिगमन) का निर्माण कर रहा हूं, जहां मेरे पास कुछ भविष्यवक्ता चर हैं जो अनुक्रम हैं और मैं उन्हें मॉडल में भविष्यवक्ताओं के रूप में शामिल करने के लिए सर्वोत्तम तरीके से संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए तकनीक की सिफारिशों को खोजने की …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

मैंने सोचा था कि सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (GLM) को एक सांख्यिकीय मॉडल माना जाएगा, लेकिन एक मित्र ने मुझे बताया कि कुछ पेपर इसे मशीन लर्निंग तकनीक के रूप में वर्गीकृत करते हैं। कौन सा सच है (या अधिक सटीक)? किसी भी स्पष्टीकरण की सराहना की जाएगी।

11 machine-learning  statistics  glm 

इसलिए हमारे पास एक मशीन लर्निंग एप्लिकेशन की क्षमता है जो क्लासिफायर द्वारा हल किए गए पारंपरिक समस्या डोमेन में काफी करीने से फिट बैठता है, यानी, हमारे पास एक आइटम और एक "बकेट" का वर्णन करने वाले विशेषताओं का एक सेट है जो वे मॉडल बनाने के बजाय, अंत …

11 machine-learning  classification