classification पर टैग किए गए जवाब

पर्यवेक्षित शिक्षण का एक उदाहरण जो उस श्रेणी या श्रेणियों की पहचान करता है, जो डेटासेट का एक नया उदाहरण है।

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बाइनरी वर्गीकरण एल्गोरिदम चुनें
मुझे बाइनरी वर्गीकरण की समस्या है: प्रशिक्षण सेट में लगभग 1000 नमूने बाइनरी, न्यूमेरिक और श्रेणीबद्ध सहित 10 विशेषताएँ इस प्रकार की समस्या के लिए कौन सा एल्गोरिदम सबसे अच्छा विकल्प है? डिफ़ॉल्ट रूप से मैं एसवीएम के साथ शुरू करने जा रहा हूं (प्रारंभिक में नाममात्र गुण मान द्विआधारी …

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सीबॉर्न हीटमैप को बड़ा करें
मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …
17 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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प्रदर्शन में सुधार करने के लिए मशीन सीखने में विरल और सघन डेटा को जोड़ना
मेरे पास विरल विशेषताएं हैं जो भविष्य कहनेवाला हैं, साथ ही मेरे पास कुछ सघन विशेषताएं हैं जो भविष्य कहनेवाला हैं। मुझे क्लासिफायर के समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इन विशेषताओं को एक साथ जोड़ना होगा। अब, बात यह है कि जब मैं इन्हें एक साथ मिलाने की …

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असंतुलित, विषम ऋणात्मक पृष्ठभूमि के साथ एक-वर्ग भेदभावपूर्ण वर्गीकरण?
मैं एक मौजूदा पर्यवेक्षित क्लासिफ़ायर को बेहतर बनाने पर काम कर रहा हूं, {प्रोटीन} दृश्यों को एक विशिष्ट वर्ग (न्यूरोपेप्टाइड हार्मोन अग्रदूत) से संबंधित वर्गीकृत करने के लिए, या नहीं। लगभग 13 मिलियन प्रोटीन अनुक्रमों ("अज्ञात / खराब एनोटेट पृष्ठभूमि") की पृष्ठभूमि के बारे में 1,150 ज्ञात "पॉज़िटिव" हैं, या …

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कुछ निरंतर चर के लॉग परिवर्तन लेने के पीछे क्या कारण है?
मैं एक वर्गीकरण समस्या कर रहा हूं और मैंने कई लोगों के कोड और ट्यूटोरियल पढ़े हैं। एक बात मैंने देखा है कि कई लोगों को ले np.logया logकी तरह निरंतर चर का loan_amountया applicant_incomeआदि मैं सिर्फ इसके पीछे के कारण को समझना चाहता हूं। क्या यह हमारे मॉडल भविष्यवाणी …

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निर्णय पेड़ों में निरंतर चर के लिए एक विभाजन बिंदु कैसे चुना जाता है?
मेरे पास निर्णय पेड़ों से संबंधित दो प्रश्न हैं: यदि हमारे पास एक निरंतर विशेषता है, तो हम विभाजन मूल्य कैसे चुनते हैं? उदाहरण: आयु = (20,29,50,40 ....) कल्पना कीजिए कि हमारे पास एक निरंतर विशेषता जिसमें मान हैं । मैं एक एल्गोरिथ्म कि विभाजन बिंदु पाता है कैसे लिख …

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निर्णय वृक्ष या लॉजिस्टिक प्रतिगमन?
मैं एक वर्गीकरण समस्या पर काम कर रहा हूं। मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें समान संख्या में श्रेणीबद्ध चर और निरंतर चर हैं। मुझे कैसे पता चलेगा कि किस तकनीक का उपयोग करना है? एक निर्णय पेड़ और एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन के बीच? क्या यह मान लेना सही है …

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उपयोगकर्ता प्रोफाइल को वर्गीकृत / क्लस्टर करने के लिए विशेषताओं का उपयोग करना
मेरे पास एक वेबसाइट से उत्पादों को खरीदने वाले उपयोगकर्ताओं का डेटासेट है। मेरे पास उपयोगकर्ता की आईडी, क्षेत्र (राज्य), उत्पाद की श्रेणियां आईडी, उत्पाद की कीवर्ड आईडी, वेबसाइट की कीवर्ड आईडी, और उत्पाद की बिक्री की गई राशि की विशेषता है। लक्ष्य किसी उत्पाद और वेबसाइट की जानकारी का …

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असंतुलित डेटा के लिए बाइनरी वर्गीकरण मॉडल
मेरे पास निम्नलिखित विशिष्टताओं वाला डेटासेट है: 2,321 सकारात्मक के साथ 193,176 नमूनों के साथ प्रशिक्षण डाटासेट 673 सकारात्मक के साथ 82,887 नमूनों के साथ टेस्ट डेटासैट 10 विशेषताएं हैं। मैं एक द्विआधारी वर्गीकरण (0 या 1) करना चाहता हूं। मैं जिस मुद्दे का सामना कर रहा हूं वह यह …

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नैवे बेस क्लासिफायर गणना में एक शून्य कारक को कैसे संभालना है?
यदि मेरे पास एक प्रशिक्षण डेटा सेट है और मैं इस पर एक Naive Bayes Classifier को प्रशिक्षित करता हूं और मेरे पास एक विशेषता मान है जिसमें संभाव्यता शून्य है। यदि मैं बाद में नए डेटा पर वर्गीकरण की भविष्यवाणी करना चाहता हूं तो मैं इसे कैसे संभाल सकता …

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फीचर जनरेशन और फीचर एक्सट्रैक्शन में क्या अंतर है?
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?

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मिश्रित प्रकार की विशेषताओं के साथ डेटासेट को वर्गीकृत करने का सबसे अच्छा तरीका
मैं यह जानना चाहूंगा कि मिश्रित प्रकार की विशेषताओं से बना डेटा सेट को वर्गीकृत करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है, उदाहरण के लिए, पाठ और संख्यात्मक। मुझे पता है कि मैं टेक्स्ट को बूलियन में बदल सकता हूं, लेकिन शब्दावली विविध है और डेटा भी विरल हो गया …

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हमें डेटा असंतुलन को संभालने की आवश्यकता क्यों है?
मुझे यह जानना चाहिए कि हमें डेटा असंतुलन से निपटने की आवश्यकता क्यों है। मुझे पता है कि इस समस्या से निपटने के लिए और विभिन्न तरीकों से कैसे निपटना है जो नमूना या डाउन सैंपलिंग द्वारा या स्मोट का उपयोग करके है। उदाहरण के लिए, यदि मुझे 100 में …

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वर्गीकरण के लिए आरबीएम का उपयोग कैसे करें?
फिलहाल मैं प्रतिबंधित बोल्ट्जमैन मशीनों के साथ खेल रहा हूं और चूंकि मैं इस पर हूं इसलिए मैं इसके लिए हस्तलिखित अंकों को वर्गीकृत करने का प्रयास करूंगा। मैंने जो मॉडल बनाया है, वह अब काफी फेमस जेनेरेटिव मॉडल है, लेकिन मुझे नहीं पता कि इसके साथ आगे कैसे जाना …

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2 सुविधाओं और घटनाओं की एक समय श्रृंखला के आधार पर ग्राहकों को वर्गीकृत करें
मुझे एक एल्गोरिथ्म में मेरा अगला कदम क्या होना चाहिए, इस पर मुझे मदद चाहिए। एनडीए के कारण, मैं ज्यादा खुलासा नहीं कर सकता, लेकिन मैं सामान्य और समझने की कोशिश करूंगा। असल में, एल्गोरिदम में कई चरणों के बाद, मेरे पास यह है: मेरे पास प्रत्येक ग्राहक के लिए, …

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