efficiency पर टैग किए गए जवाब

एल्गोरिथम प्रसंस्करण में दक्षता, आमतौर पर संसाधन उपयोग से जुड़ी होती है। प्रक्रिया की दक्षता का मूल्यांकन करने के लिए मैट्रिक्स आमतौर पर निष्पादन समय, मेमोरी / डिस्क या भंडारण आवश्यकताओं, नेटवर्क उपयोग और बिजली की खपत के लिए खाते हैं।

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कितना बड़ा डेटा है?
बहुत से लोग इस शब्द का इस्तेमाल बड़े डेटा एक नहीं बल्कि में वाणिज्यिक , जिस तरह से यह दर्शाता है कि बड़े डेटासेट गणना में शामिल कर रहे हैं, और इसलिए संभावित समाधानों अच्छा प्रदर्शन होना आवश्यक है के एक साधन के रूप में। बेशक, बड़ा डेटा हमेशा संबद्ध …

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जब एक मॉडल को कम कर दिया जाता है?
लॉजिक अक्सर बताता है कि किसी मॉडल को कम करके, इसे सामान्य करने की क्षमता बढ़ जाती है। कहा कि, स्पष्ट रूप से एक मॉडल के कारण कुछ बिंदु पर डेटा की जटिलता की परवाह किए बिना मॉडल खराब हो जाते हैं। जब आपके मॉडल ने सही संतुलन बिगाड़ लिया …

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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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उदाहरण के लिए खोज बुनियादी ढांचे के ढेर / वर्कफ़्लोज़ / पाइपलाइन
मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि सभी "बड़े डेटा" घटक एक वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले में एक साथ कैसे खेलते हैं, उदाहरण के लिए, हडूप, मोनोगोडब / नोसक्ल, तूफान, कफका, ... मुझे पता है कि यह उपकरण की एक विस्तृत श्रृंखला है। विभिन्न प्रकार, लेकिन …

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XGBRegressor बनाम xgboost.train विशाल गति अंतर?
यदि मैं निम्नलिखित कोड का उपयोग करके अपने मॉडल को प्रशिक्षित करता हूं: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns] dmatrix = xg.DMatrix(features.values, target.values, feature_names=features.columns.values) clf = xg.train(params, dmatrix) यह लगभग 1 मिनट में समाप्त होता है। …

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स्टॉर्म और हडोप (MapReduce) के बीच व्यापार
डेटा प्रसंस्करण के लिए Hadoop क्लस्टर में तूफान और MapReduce के बीच चयन करते समय क्या कोई कृपया मुझे उस ट्रेड-ऑफ के बारे में बता सकता है? जाहिर है, एक तरफ से, कि Hadoop (एक Hadoop क्लस्टर में MapReduce के माध्यम से प्रसंस्करण) एक बैच प्रसंस्करण प्रणाली है, और तूफान …

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क्या FPGrowth को अभी भी लगातार पैटर्न खनन में "कला की स्थिति" माना जाता है?
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 …

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वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए सर्वश्रेष्ठ भाषाएँ [बंद]
बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 5 साल पहले …
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नमूना आकार और आयाम के साथ विभिन्न सांख्यिकीय तकनीक (प्रतिगमन, पीसीए, आदि) कैसे पैमाने पर हैं?
क्या सांख्यिकीय तकनीकों की एक सामान्य तालिका है जो बताती है कि वे नमूना आकार और आयाम के साथ कैसे पैमाने पर हैं? उदाहरण के लिए, मेरे एक मित्र ने मुझे दूसरे दिन बताया कि आकार एन के केवल एक आयामी डेटा को त्वरित रूप से छांटने का गणना समय …

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सबसे कुशल डेटा इंडेक्सिंग तकनीक क्या है
जैसा कि हम सभी जानते हैं कि कुछ डेटा इंडेक्सिंग तकनीकें हैं, जो कि जानी-मानी इंडेक्सिंग एप्स का उपयोग करती हैं, जैसे कि ल्यूसिन (जावा के लिए) या ल्यूसिने.नेट (.NET के लिए), मुरमुराश, बी + ट्री इत्यादि। ओरिएंटेड डेटाबेस (जिसे मैं C # के साथ थोड़ा सा लिखने / खेलने …

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पुस्तकालयों का उपयोग करते समय दक्षता प्रदान करना कठिन क्यों है?
किसी भी छोटे डेटाबेस प्रसंस्करण को पायथन / पर्ल / ... लिपियों द्वारा आसानी से निपटा जा सकता है, जो भाषा से ही पुस्तकालयों और / या उपयोगिताओं का उपयोग करता है। हालाँकि, जब प्रदर्शन की बात आती है, तो लोग C / C ++ / निम्न-स्तरीय भाषाओं के लिए …
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