predictive-modeling पर टैग किए गए जवाब

तर्क अक्सर कहता है कि एक मॉडल को ओवरफिट करने से, इसकी सामान्यीकरण करने की क्षमता सीमित होती है, हालांकि इसका मतलब केवल यह हो सकता है कि ओवरफिटिंग एक मॉडल को एक निश्चित जटिलता के बाद सुधारने से रोकता है। क्या ओवरफिटिंग के कारण डेटा की जटिलता की परवाह …

49 machine-learning  predictive-modeling 

इसलिए, मुझे इस विषय पर कोई साहित्य नहीं मिला है, लेकिन ऐसा लगता है जैसे कुछ विचार देने लायक है: यदि नए अवलोकन उपलब्ध हैं, तो मॉडल प्रशिक्षण और अनुकूलन में सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं? क्या भविष्यवाणियों को नीचा दिखाना शुरू करने से पहले किसी मॉडल को फिर से प्रशिक्षित …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

एक वाक्य दिया: "जब मैं ?? दरवाजा खोलता हूं तो यह अपने आप गर्म होने लगता है" मैं संभव शब्दों की सूची प्राप्त करना चाहूँगा ?? एक संभावना के साथ। शब्द 2vec मॉडल में उपयोग की जाने वाली मूल अवधारणा आस-पास के संदर्भ में दिए गए शब्द का "पूर्वानुमान" करना …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

स्टेशनैरिटी और डिफरेंसिंग के इस लिंक में , यह उल्लेख किया गया है कि ARIMA जैसे मॉडलों को पूर्वानुमान के लिए एक स्थिर समय श्रृंखला की आवश्यकता होती है क्योंकि यह सांख्यिकीय गुण जैसे माध्य, भिन्नता, निरंकुशता आदि समय के साथ स्थिर होते हैं। चूंकि RNN में गैर-रेखीय संबंधों को …

20 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

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 

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 …

17 machine-learning  classification  predictive-modeling  scikit-learn  supervised-learning 

नीचे की भविष्यवाणी फ़ंक्शन -ve मान दे रही है और साथ ही यह संभावनाएं नहीं हो सकती हैं। param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) मैंने google किया और कोशिश की pred_s <- …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  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 

जब एमएल एल्गोरिदम, उदाहरण के लिए Vowpal Wabbit या जीतने वाले कुछ कारक मशीनों ने दर प्रतियोगिताओं ( कागल ) के माध्यम से क्लिक किया , तो उल्लेख किया कि विशेषताएं ' हैशेड ' हैं, वास्तव में मॉडल के लिए इसका क्या मतलब है? कहते हैं कि एक चर है …

12 machine-learning  predictive-modeling  kaggle 

क्या LSTM कोशिकाओं की न्यूनतम, अधिकतम और "उचित" राशि से संबंधित अंगूठे (या वास्तविक नियम) के कोई नियम हैं जिनका मुझे उपयोग करना चाहिए? विशेष रूप से मैं कर रहा हूँ से संबंधित BasicLSTMCell TensorFlow और से num_unitsसंपत्ति। कृपया मान लें कि मेरे पास एक वर्गीकरण समस्या है जिसे परिभाषित …

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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 …

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मैं बेतरतीब जंगल में ओवरफिटिंग से बचना चाहता हूं। इस संबंध में, मैं mtry, nodesize, और maxnodes आदि का उपयोग करने का इरादा रखता हूं, क्या आप कृपया मुझे इन मापदंडों के लिए मान चुनने में मदद कर सकते हैं? मैं आर का उपयोग कर रहा हूं। इसके अलावा, यदि …

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मान लीजिए कि मेरे पास जैसा एक सुचारू फ़ंक्शन है । मेरे पास एक प्रशिक्षण सेट D \ subsetneq \ {(x, y), f (x, y)) है (एक्स, वाई) \ में \ mathbb {R} ^ 2 \} और, ज़ाहिर है, मैं नहीं जानता कि च हालांकि मैं मूल्यांकन कर सकते हैं …

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मैं संसदीय चुनावों के परिणाम के लिए एक भविष्यवाणी करना चाहता हूं। मेरा आउटपुट प्रत्येक पार्टी को प्राप्त होने वाला% होगा। 2 से अधिक पार्टियां हैं इसलिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन व्यवहार्य विकल्प नहीं है। मैं प्रत्येक पार्टी के लिए एक अलग प्रतिगमन कर सकता था, लेकिन उस स्थिति में परिणाम किसी …

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आम मॉडल सत्यापन आँकड़े जैसे कोल्मोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण (केएस), एयूआरओसी , और गिनी गुणांक सभी कार्यात्मक रूप से संबंधित हैं। हालांकि, मेरा सवाल यह साबित करने से है कि ये सभी कैसे संबंधित हैं। मुझे उत्सुकता है अगर कोई मुझे इन रिश्तों को साबित करने में मदद कर सकता है। मुझे …

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