regression पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास 34 इनपुट कॉलम और 8 आउटपुट कॉलम वाले डेटासेट हैं। समस्या को हल करने का एक तरीका 34 आउटपुट लेना और प्रत्येक आउटपुट कॉलम के लिए व्यक्तिगत प्रतिगमन मॉडल बनाना है। मुझे आश्चर्य है कि क्या यह समस्या सिर्फ एक मॉडल का उपयोग करके हल की जा सकती …

21 neural-network  regression  tensorflow 

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 

मैंने सीखा है कि, प्रतिगमन मॉडल बनाने के लिए, हमें श्रेणीबद्ध चर का ध्यान रखते हुए उन्हें डमी चर में परिवर्तित करना होगा। उदाहरण के रूप में, यदि, हमारे डेटा सेट में, स्थान जैसा एक चर है: Location ---------- Californian NY Florida हमें उन्हें इस तरह बदलना होगा: 1 0 …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

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 

रैखिक प्रतिगमन का मॉडल मापदंडों में रैखिक है। इसका वास्तव में क्या मतलब है?

13 regression  linear-regression 

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 

मेरे पास एक निरंतर चर है, अनियमित अंतराल पर एक वर्ष की अवधि में नमूना। कुछ दिनों में प्रति घंटे एक से अधिक अवलोकन होते हैं, जबकि अन्य अवधियों में दिनों के लिए कुछ भी नहीं होता है। इससे विशेष रूप से समय श्रृंखला में पैटर्न का पता लगाना मुश्किल …

12 neural-network  time-series  regression 

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 …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

मैं समीकरणों के एक सेट को हल करने का प्रयास कर रहा हूं जिसमें 40 स्वतंत्र चर (X1, ..., x40) और एक आश्रित चर (y) है। समीकरणों की कुल संख्या (पंक्तियों की संख्या) ~ 300 है, और मैं 40 गुणांक के सेट के लिए हल करना चाहता हूं जो y …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

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 …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

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 …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

मेरे पास कैलिफ़ोर्निया के विभिन्न शहरों में ग्राहकों का एक सेट सहित एक डेटासेट है, प्रत्येक ग्राहक के लिए कॉल करने का समय, और कॉल की स्थिति (यदि ग्राहक कॉल का जवाब देता है और ग्राहक जवाब नहीं देता है तो गलत है)। मुझे भविष्य के ग्राहकों के लिए कॉल …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

मान लीजिए कि हम किसी दुकान की बिक्री की भविष्यवाणी कर रहे हैं और मेरे प्रशिक्षण डेटा में दो सेट हैं: तारीखों के साथ दुकान की बिक्री के बारे में एक (क्षेत्र "स्टोर" अद्वितीय नहीं है) स्टोर प्रकारों में से एक (फ़ील्ड "स्टोर" यहां अद्वितीय है) तो मैट्रिक्स कुछ इस …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data 

मैं एक पायथन पैकेज की तलाश कर रहा हूं, जो लीनियर रिग्रेशन को मल्टीवेरिएट करता है। (शब्दावली नोट: बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन उस मामले से संबंधित होता है जहां एक से अधिक निर्भर चर होते हैं जबकि बहु प्रतिगमन उस मामले से संबंधित होता है जहां एक आश्रित चर होता है लेकिन …

10 python  regression  library  software-recommendation 

चलो मान लेते हैं कि मैं एन सैंपल वाले डेटासेट का उपयोग करके स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट रिग्रेस एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करना चाहता हूं। चूंकि डेटासेट का आकार तय हो चुका है, इसलिए मैं डेटा T का पुनः उपयोग करूंगा। प्रत्येक पुनरावृत्ति या "युग" में, मैं प्रत्येक प्रशिक्षण नमूने का उपयोग …

10 python  gradient-descent  regression