data-mining पर टैग किए गए जवाब

जब सेंट्रोइड का एक यादृच्छिक प्रारंभिक उपयोग किया जाता है, तो K- साधनों के विभिन्न रन अलग-अलग कुल SSE का उत्पादन करते हैं। और यह एल्गोरिथम के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण है। इस समस्या को हल करने की दिशा में कुछ प्रभावी दृष्टिकोण क्या हैं? हाल के दृष्टिकोणों की सराहना की …

17 data-mining  clustering  k-means 

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 

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 …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

मैं जानना चाहता हूं कि उपयोगकर्ता आधारित और आइटम आधारित अनुशंसा बिल्कुल एक दूसरे से कैसे भिन्न हैं। यह परिभाषित करता है उपयोगकर्ता-आधारित : समान उपयोगकर्ताओं को ढूंढकर आइटम सुझाएं। उपयोगकर्ताओं की गतिशील प्रकृति के कारण इसे मापना कठिन है। आइटम-आधारित : वस्तुओं के बीच समानता की गणना करें और …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

किन मामलों में निर्णय वृक्ष और अन्य मामलों का उपयोग करना बेहतर है? कुछ मामलों में उनमें से एक का उपयोग क्यों करें? और अन्य विभिन्न मामलों में? (एल्गोरिथ्म में नहीं, इसकी कार्यक्षमता को देखकर) किसी को भी इस बारे में कुछ स्पष्टीकरण या संदर्भ है?

15 machine-learning  data-mining  decision-trees 

ऐसा प्रतीत होता है कि स्वयंसिद्ध हो गया है कि शिक्षार्थियों का एक पहनावा सर्वोत्तम संभव मॉडल परिणामों की ओर ले जाता है - और यह दूर तक दुर्लभ होता जा रहा है, उदाहरण के लिए, एकल मॉडलों के लिए जैसे कागेल जैसी प्रतियोगिताओं को जीतना। क्या इस बात के …

14 machine-learning  data-mining  predictive-modeling 

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 …

14 machine-learning  data-mining  classification  clustering 

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 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 

मैंने बहुत से ब्लॉग्स के लेख पढ़े हैं कि कैसे विभिन्न प्रकार के उद्योग बिग डेटा एनालिटिक का उपयोग कर रहे हैं। लेकिन इन लेखों में से अधिकांश का उल्लेख करने में विफल रहता है इन कंपनियों ने किस तरह का डेटा इस्तेमाल किया। डेटा का आकार क्या था डेटा …

13 data-mining  bigdata  usecase 

मैं एक प्रस्तुति पढ़ रहा हूं और यह अनुशंसा करता है कि किसी एक को एन्कोडिंग का उपयोग न करें, लेकिन यह एक गर्म एन्कोडिंग के साथ ठीक है। मुझे लगा कि वे दोनों एक ही हैं। क्या कोई बता सकता है कि उनके बीच क्या अंतर हैं?

13 machine-learning  data-mining  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering 

अगर मेरे पास कागज के नामों की एक बहुत लंबी सूची है, तो मैं इन पत्रों को इंटरनेट या किसी डेटाबेस से कैसे प्राप्त कर सकता हूं? पेपर के नाम "सार्वजनिक स्वास्थ्य के डोमेन के लिए वेब खनन में उपयोगिता का आकलन" जैसे हैं। क्या कोई भी कोई एपीआई जानता …

13 data-mining  machine-learning 

मैं एयरलाइनों के मूल्य-निर्धारण व्यवहार की जांच करना चाहता हूं - विशेष रूप से एयरलाइंस प्रतियोगियों के मूल्य निर्धारण पर कैसे प्रतिक्रिया देता है। जैसा कि मैं कहूंगा कि अधिक जटिल विश्लेषण के बारे में मेरा ज्ञान काफी सीमित है, मैंने डेटा के समग्र दृष्टिकोण को इकट्ठा करने के लिए …

12 data-mining  dataset  regression  correlation  visualization 

जहां तक ​​मुझे पता है कि फ्रिक्वेंट पैटर्न माइनिंग (एफपीएम) समस्या को हल करने के लिए एल्गोरिदम के विकास में सुधार की सड़क में कुछ मुख्य चौकियां हैं। सबसे पहले, अग्रि एल्गोरिथ्म 1993 में अग्रवाल एट अल द्वारा प्रस्तावित किया गया था । समस्या की औपचारिकता के साथ। एल्गोरिथ्म डेटा …

12 bigdata  data-mining  efficiency  state-of-the-art 

मुझे रैंडम फ़ॉरेस्ट अल्गोरिथम लागू करके एक प्रशिक्षण डाटासेट की सटीकता खोजने की आवश्यकता है। लेकिन मेरे डेटा सेट का प्रकार स्पष्ट और संख्यात्मक दोनों हैं। जब मैंने उन आंकड़ों को फिट करने की कोशिश की, तो मुझे एक त्रुटि मिली। 'इनपुट में NaN, अनंत या dtype (' float32 ') …

12 python  data-mining  random-forest