dimensionality-reduction पर टैग किए गए जवाब

विकिपीडिया से, आयाम में कमी या आयाम में कमी विचाराधीन यादृच्छिक चर की संख्या को कम करने की प्रक्रिया है, और इसे फीचर चयन और सुविधा निष्कर्षण में विभाजित किया जा सकता है। सुविधा चयन और सुविधा निष्कर्षण के बीच अंतर क्या है? एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्य में आयामी …

58 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

मेरे पास डेटा (लगभग 8GB) का एक बड़ा सेट है। मैं इसका विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना चाहूंगा। इसलिए, मुझे लगता है कि दक्षता के लिए डेटा की गतिशीलता को कम करने के लिए मुझे SVD तो PCA का उपयोग करना चाहिए। हालाँकि, MATLAB और ऑक्टेव …

29 bigdata  data-mining  dimensionality-reduction 

मेरे पास मेरे फेसबुक एप्लिकेशन का एक डेटाबेस है और मैं उपयोगकर्ताओं की उम्र का अनुमान लगाने के लिए मशीन सीखने का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं, जो कि वे फेसबुक साइट को पसंद करते हैं। मेरे डेटाबेस की तीन महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं: मेरे प्रशिक्षण सेट में उम्र …

25 machine-learning  dimensionality-reduction  python 

उच्च आयाम डेटासेट की कल्पना करने के लिए कई तकनीकें हैं, जैसे कि टी-एसएनई, आइसोमैप, पीसीए, पर्यवेक्षित पीसीए, आदि। और हम डेटा को 2 डी या 3 डी स्थान पर प्रोजेक्ट करने की गतियों से गुजरते हैं, इसलिए हमारे पास "सुंदर चित्र" हैं। "। इनमें से कुछ एम्बेडिंग (कई गुना …

23 machine-learning  dimensionality-reduction  visualization 

क्या t-sne एम्बेडिंग के आयामों के लिए कोई अर्थ हैं? पीसीए के साथ की तरह हमारे पास रैखिक रूप से रूपांतरित रूपांतरों की अधिकतम क्षमता है, लेकिन टी-स्ने के लिए अंतर्ज्ञान के अलावा हमारे द्वारा केपी-दूरी के मानचित्रण और न्यूनीकरण के लिए निर्धारित स्थान है?

18 dimensionality-reduction  tsne 

मैं 200 आयामों ( doc2vec) के साथ लगभग 1 मिलियन वैक्टर पर आयामी कटौती करना चाहूंगा । मैं इसके लिए मॉड्यूल TSNEसे कार्यान्वयन का उपयोग कर रहा हूं sklearn.manifoldऔर प्रमुख समस्या समय जटिलता है। यहां तक ​​कि method = barnes_hut, संगणना की गति अभी भी कम है। कुछ समय के …

18 python  bigdata  nlp  scikit-learn  dimensionality-reduction 

मेरे पास उपयोगकर्ताओं और उनके द्वारा पसंद किए जाने वाले आइटम का एक बड़ा विरल मैट्रिक्स है (1M उपयोगकर्ताओं और 100K वस्तुओं के क्रम में, बहुत कम स्तर पर)। मैं उन तरीकों की खोज कर रहा हूं जिनमें मैं kNN खोज कर सकता हूं। मेरे डेटासेट के आकार और मेरे …

17 machine-learning  distributed  map-reduce  dimensionality-reduction 

फ़ीचर निष्कर्षण और फ़ीचर चयन अनिवार्य रूप से डेटा की गतिशीलता को कम करते हैं, लेकिन फ़ीचर निष्कर्षण भी डेटा को अधिक वियोज्य बनाता है, अगर मैं सही हूं। कौन सी तकनीक दूसरे पर पसंद की जाएगी और कब? मैं सोच रहा था, क्योंकि सुविधा चयन मूल डेटा को संशोधित …

16 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

मैं हिंटन के पेपर से समझता हूं कि टी-एसएनई स्थानीय समानताओं को बनाए रखने में एक अच्छा काम करता है और वैश्विक संरचना (क्लस्टर) को संरक्षित करने में एक अच्छा काम करता है। हालाँकि मैं स्पष्ट नहीं हूँ कि एक 2D t-sne विज़ुअलाइज़ेशन में नज़दीकी दिखने वाले बिंदुओं को "अधिक-समान" …

14 visualization  dimensionality-reduction  tsne  manifold 

आयामीता के विभिन्न अभिशापों के कारण , उच्च गति के डेटा पर कई सामान्य पूर्वानुमान तकनीकों की सटीकता और गति कम हो जाती है। सबसे अधिक उपयोगी तकनीकों / चाल / सांख्यिकी में से कुछ क्या हैं जो उच्च-आयामी डेटा से प्रभावी ढंग से निपटने में मदद करती हैं? उदाहरण …

14 machine-learning  statistics  dimensionality-reduction 

मैं किसी भी तरह से ऑटोएन्कोडर्स या तंत्रिका नेटवर्क का विशेषज्ञ नहीं हूं, इसलिए अगर यह मूर्खतापूर्ण प्रश्न है तो मुझे क्षमा करें। उच्च आयाम डेटा में आयाम में कमी या विज़ुअलाइज़िंग क्लस्टर्स के उद्देश्य से, हम 2 नोड्स के साथ नेटवर्क लेयर के आउटपुट का निरीक्षण करके एक (हानिपूर्ण) …

13 neural-network  dimensionality-reduction  autoencoder 

हाय में 1600 से अधिक श्रेणियों के बड़े श्रेणीगत मूल्यों के साथ डेटाफ्रेम है, कोई भी तरीका है जिससे मैं विकल्प पा सकता हूं ताकि मेरे पास 1600 से अधिक कॉलम न हों। मुझे यह नीचे दिलचस्प लिंक http://amunategui.github.io/feature-hashing/#sourcecode पर मिला लेकिन वे वर्ग / वस्तु में परिवर्तित कर रहे …

13 machine-learning  dataset  dimensionality-reduction  encoding 

मेरे पास ~ 1M पंक्तियों और ~ 500K विरल विशेषताओं वाला एक डेटासेट है। मैं 1K-5K सघन सुविधाओं के क्रम में कहीं न कहीं आयामीता कम करना चाहता हूं। sklearn.decomposition.PCAविरल डेटा पर काम नहीं करता है, और मैं का उपयोग करने की कोशिश की है, sklearn.decomposition.TruncatedSVDलेकिन बहुत जल्दी एक स्मृति …

12 python  scikit-learn  dimensionality-reduction 

मैं एक एप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बना रहा हूं और मुझे कुछ उत्पन्न वाक्यों के प्रति एकरूपता की गणना करने के लिए एक भाषा मॉडल की आवश्यकता है। क्या अजगर में कोई प्रशिक्षित भाषा मॉडल है जिसका मैं आसानी से उपयोग कर सकता हूं? जैसे कुछ सरल model = LanguageModel('en') p1 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

मेरे पास 200 डेटा पॉइंट्स हैं जो सभी विशेषताओं पर समान मान रखते हैं । टी-एसएनई आयाम में कमी के बाद वे अब इतने समान नहीं दिखते, बस इस तरह से: वे विज़ुअलाइज़ेशन में एक ही बिंदु पर क्यों नहीं हैं और यहां तक ​​कि दो अलग-अलग समूहों में वितरित …

9 visualization  dimensionality-reduction  tsne