Science des données algorithms

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La logique dit souvent qu'en sous-équipant un modèle, sa capacité à généraliser est accrue. Cela dit, il est clair qu’à un moment donné, un modèle insuffisamment aménagé s’aggrave, quelle que soit la complexité des données. Comment savoir si votre modèle a trouvé le juste équilibre et ne sous-exploite pas les …

56 efficiency algorithms parameter

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GBM vs XGBOOST? Différences clés?

J'essaie de comprendre les principales différences entre GBM et XGBOOST. J'ai essayé de le rechercher sur Google, mais je n'ai trouvé aucune bonne réponse expliquant les différences entre les deux algorithmes et expliquant pourquoi xgboost fonctionne presque toujours mieux que GBM. Qu'est-ce qui rend XGBOOST si rapide?

41 machine-learning algorithms xgboost ensemble-modeling gbm

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Quand utiliser quoi - Machine Learning [fermé]

Récemment, dans une classe d'apprentissage automatique du professeur Oriol Pujol à UPC / Barcelone, il a décrit les algorithmes, principes et concepts les plus courants à utiliser pour une large gamme de tâches liées à l'apprentissage automatique. Ici, je les partage avec vous et vous demande: Existe-t-il un cadre complet …

39 machine-learning algorithms

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Les algorithmes d'arbre de décision sont-ils linéaires ou non linéaires

Récemment, un de mes amis a été demandé si les algorithmes d'arbre de décision sont des algorithmes linéaires ou non linéaires dans une interview. J'ai essayé de chercher des réponses à cette question mais je n'ai trouvé aucune explication satisfaisante. Quelqu'un peut-il répondre et expliquer la solution à cette question? …

21 machine-learning classification decision-trees algorithms pac-learning

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Comment faire évoluer le développement d'algorithmes?

En travaillant sur l'analyse exploratoire des données et en développant des algorithmes, je trouve que la plupart de mon temps est consacré à un cycle de visualisation, d'écriture de code, d'exécution sur un petit ensemble de données, de répétition. Les données que j'ai ont tendance à être des trucs de …

18 algorithms

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Regroupement basé sur des scores de similitude

Supposons que nous avons un ensemble d'éléments E et une similitude ( non loin ) fonction SIM (ei, ej) entre deux éléments ei, ej ∈ E . Comment pourrions-nous (efficacement) regrouper les éléments de E , en utilisant sim ? k -moyen, par exemple, nécessite un k donné , Canopy …

18 clustering algorithms similarity

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Algorithmes pour le clustering de texte

J'ai un problème de regrouper une énorme quantité de phrases en groupes par leur signification. Ceci est similaire à un problème lorsque vous avez beaucoup de phrases et que vous souhaitez les regrouper par leur signification. Quels algorithmes sont suggérés pour ce faire? Je ne connais pas le nombre de …

17 clustering text-mining algorithms scikit-learn

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Différence entre les recommandations basées sur les articles et les utilisateurs dans Mahout

Je voudrais savoir en quoi les recommandations basées sur les utilisateurs de mahout et sur les articles diffèrent les unes des autres. Il définit que Basé sur l'utilisateur : recommandez des articles en trouvant des utilisateurs similaires. Ceci est souvent plus difficile à mettre à l'échelle en raison de la …

15 machine-learning data-mining algorithms recommender-system

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K-means vs K-means en ligne

K-means est un algorithme bien connu pour le clustering, mais il existe également une variante en ligne de cet algorithme (K-means en ligne). Quels sont les avantages et les inconvénients de ces approches et quand devraient-elles être privilégiées?

15 clustering algorithms k-means

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Algorithme efficace pour calculer la courbe ROC d'un classificateur composé d'un ensemble de classificateurs disjoints

Supposons que j'ai des classificateurs C_1 ... C_n qui sont disjoints dans le sens où aucun ne retournera vrai sur la même entrée (par exemple les nœuds dans un arbre de décision). Je veux construire un nouveau classificateur qui est l'union d'un sous-ensemble de ceux-ci (par exemple, je veux décider …

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Quelle est la différence entre les méthodes de compression globale et universelle?

Je comprends que les méthodes de compression peuvent être divisées en deux ensembles principaux: global local Le premier ensemble fonctionne indépendamment des données en cours de traitement, c'est-à-dire qu'ils ne s'appuient sur aucune caractéristique des données et n'ont donc pas besoin d'effectuer de prétraitement sur aucune partie de l'ensemble de …

12 classification algorithms encoding

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Comment déterminer si la séquence de caractères est un mot anglais ou du bruit

Quel genre de fonctionnalités que vous essayerez d'extraire de la liste de mots pour une prédiction future, est-ce un mot existant ou simplement un désordre de caractères? Il y a une description de la tâche que j'ai trouvée là-bas . Vous devez écrire un programme qui peut répondre si un …

11 machine-learning nlp text-mining algorithms

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Fisher Scoring descente de coordonnées v / s pour MLE en R

La fonction de base R glm()utilise Fishers Scoring pour MLE, tandis que le glmnetsemble utiliser la méthode de descente de coordonnées pour résoudre la même équation. La descente de coordonnées est plus efficace en temps que Fisher Scoring, car Fisher Scoring calcule la matrice dérivée de second ordre, en plus …

11 machine-learning r algorithms optimization

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Résoudre un système d'équations avec des données clairsemées

J'essaie de résoudre un ensemble d'équations qui a 40 variables indépendantes (x1, ..., x40) et une variable dépendante (y). Le nombre total d'équations (nombre de lignes) est ~ 300, et je veux résoudre pour l'ensemble des 40 coefficients qui minimise l'erreur totale de somme des carrés entre y et la …

11 machine-learning regression algorithms genetic

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La régression logistique est-elle en fait un algorithme de régression?

La définition habituelle de la régression (pour autant que je sache) est de prédire une variable de sortie continue à partir d'un ensemble donné de variables d'entrée . La régression logistique est un algorithme de classification binaire, elle produit donc une sortie catégorielle. Est-ce vraiment un algorithme de régression? Si …

11 algorithms logistic-regression

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