डेटा साइंस feature-extraction

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आयामीता में कमी क्या है? फीचर चयन और निष्कर्षण के बीच अंतर क्या है?

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

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क्या सुविधा इंजीनियरिंग के लिए कोई उपकरण हैं?

विशेष रूप से मैं जो देख रहा हूं वह कुछ कार्यक्षमता वाले उपकरण हैं, जो कि इंजीनियरिंग की विशेषता है। मैं एमएस एक्सेल के समान कुछ आसानी से आसानी से देखने, कल्पना करने, अंतराल को भरने आदि में सक्षम होना चाहूंगा, लेकिन इसमें वीबी के बजाय अंतर्निहित भाषा के रूप …

29 feature-selection feature-extraction feature-construction

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महीने और घंटे जैसी सुविधाओं को एन्कोडिंग या संख्यात्मक के रूप में एन्कोडिंग?

मशीन लर्निंग मॉडल में कारक या संख्यात्मक के रूप में महीने और घंटे जैसी सुविधाओं को एनकोड करना बेहतर है? एक ओर, मुझे लगता है कि संख्यात्मक एन्कोडिंग उचित हो सकती है, क्योंकि समय एक आगे बढ़ने की प्रक्रिया है (पांचवें महीने के बाद छठे महीने), लेकिन दूसरी तरफ मुझे …

23 machine-learning feature-extraction feature-engineering encoding numerical

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इनपुट डेटा पर फ़ीचर परिवर्तन

मैं इस ओटीटीओ कागले चुनौती के समाधान के बारे में पढ़ रहा था और पहला स्थान समाधान इनपुट डेटा एक्स के लिए कई परिवर्तनों का उपयोग करने के लिए लगता है, उदाहरण के लिए लॉग (X + 1), sqrt (X + 3/8), आदि। सामान्य दिशानिर्देश कब, किस तरह के विभिन्न …

22 machine-learning feature-extraction feature-scaling

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चक्रीय साधारण विशेषताओं को बदलने का एक अच्छा तरीका क्या है?

मैं अपनी विशेषता के रूप में 'घंटे' क्षेत्र में हूँ, लेकिन यह एक चक्रीय मान लेता है। मैं '23' और '0' घंटे जैसी सूचनाओं को संरक्षित करने के लिए फीचर को कैसे बदल सकता हूं, यह बहुत दूर नहीं है। एक तरीका मुझे लगता है कि परिवर्तन करना है: min(h, …

21 feature-extraction feature-scaling featurization

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अज्ञात सुविधाओं पर फीचर इंजीनियरिंग कैसे करें?

मैं एक कागल प्रतियोगिता में भाग ले रहा हूं। डेटासेट में लगभग 100 विशेषताएं हैं और सभी अज्ञात हैं (वास्तव में वे जो प्रतिनिधित्व करते हैं उसके संदर्भ में)। मूल रूप से वे सिर्फ संख्या हैं। लोग इन फीचर्स पर बहुत सारे फीचर इंजीनियरिंग का प्रदर्शन कर रहे हैं। मैं …

19 machine-learning feature-selection feature-extraction feature-engineering kaggle

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पायथन में छवियों की सुविधा निष्कर्षण

मेरी कक्षा में मुझे यह तय करने के लिए दो क्लासिफ़ायर का उपयोग करके एक एप्लिकेशन बनाना होगा कि क्या किसी छवि में कोई वस्तु फ़ाइलम पोरिफेरा (सीस्पाज़ोन) या किसी अन्य वस्तु का उदाहरण है। हालाँकि, मैं पूरी तरह से खो गया हूँ जब यह अजगर में निष्कर्षण तकनीक की …

18 python feature-extraction image-recognition

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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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तंत्रिका नेटवर्क के लिए सुविधाओं का चयन कैसे करें?

मुझे पता है कि इस प्रश्न का कोई स्पष्ट उत्तर नहीं है, लेकिन मान लीजिए कि मेरे पास एक विशाल तंत्रिका नेटवर्क है, जिसमें बहुत अधिक डेटा है और मैं इनपुट में एक नई सुविधा जोड़ना चाहता हूं। "सबसे अच्छा" तरीका यह होगा कि नई सुविधा के साथ नेटवर्क का …

16 machine-learning neural-network feature-selection feature-extraction

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फ़ीचर चयन बनाम फ़ीचर निष्कर्षण। कब किसका उपयोग करना है?

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 …

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हम तिरछे डेटा को सामान्य वितरण में क्यों बदलते हैं

मैं कागल ( हाउस प्राइस पर मानव एनालॉग कर्नेल: आवास प्रतिगमन तकनीक ) पर आवास की कीमतों की प्रतियोगिता के समाधान के माध्यम से जा रहा था और इस हिस्से में आया था: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features …

15 regression feature-extraction feature-engineering kaggle feature-scaling

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एनएलपी में वर्गीकरण प्रक्रिया में पार्स के पेड़ों से आम तौर पर किन विशेषताओं का उपयोग किया जाता है?

मैं विभिन्न प्रकार के पार्स ट्री संरचनाओं की खोज कर रहा हूं। दो व्यापक रूप से ज्ञात पार्स ट्री संरचनाएं हैं एक) संविधान आधारित पार्स ट्री और बी) निर्भरता आधारित पार्स ट्री संरचनाएं। मैं स्टैनफोर्ड एनएलपी पैकेज का उपयोग करके दोनों प्रकार के पार्स ट्री संरचनाओं को उत्पन्न करने में …

13 machine-learning nlp feature-selection feature-extraction

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एक गर्म एन्कोडिंग और एक बाहर एन्कोडिंग के बीच अंतर क्या है?

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?

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एनईआर के लिए अनसुचित सुविधा सीखना

मैंने अपने हैंडक्राफ्ट सुविधाओं के साथ सीआरएफ एल्गोरिथ्म के उपयोग के साथ एनईआर प्रणाली को लागू किया है जिसने काफी अच्छे परिणाम दिए हैं। बात यह है कि मैंने कई अलग-अलग विशेषताओं का उपयोग किया जिनमें पीओएस टैग और लेमेस शामिल हैं। अब मैं अलग भाषा के लिए एक ही …

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छवियों से अप्रयुक्त सुविधा निष्कर्षण के लिए GAN का उपयोग कैसे करें?

मैं समझ गया हूं कि GAN कैसे काम करता है जबकि दो नेटवर्क (जेनेरिक और भेदभावपूर्ण) एक दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं। मैंने एक DCGAN (GAN के साथ विवेकाधीन विभेदक और डी-कन्वेन्शनल जनरेटर) का निर्माण किया है, जो अब MNIST डेटासेट के समान ही हस्तलिखित अंक उत्पन्न करता है। …

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