Questions marquées «data-mining»

Une activité qui recherche des modèles dans de grands ensembles de données complexes. Il met généralement l'accent sur les techniques algorithmiques, mais peut également impliquer tout ensemble de compétences, d'applications ou de méthodologies connexes dans ce but.

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Classification discriminatoire à une classe avec un fond négatif déséquilibré et hétérogène?
Je travaille sur l'amélioration d'un classifieur supervisé existant, pour classer les séquences {protéine} comme appartenant à une classe spécifique (précurseurs des hormones neuropeptidiques), ou non. Il y a environ 1 150 «positifs» connus, sur un fond d'environ 13 millions de séquences de protéines («fond inconnu / mal annoté»), ou environ …
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agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
16 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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Arbre de décision vs KNN
Dans quels cas est-il préférable d'utiliser un arbre de décision et dans d'autres cas un KNN? Pourquoi en utiliser un dans certains cas? Et l'autre dans des cas différents? (En regardant sa fonctionnalité, pas l'algorithme) Quelqu'un a-t-il des explications ou des références à ce sujet?
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Neo4j vs OrientDB vs Titan
Je travaille sur un projet de science des données lié à l'exploration des relations sociales et j'ai besoin de stocker des données dans certaines bases de données graphiques. Au départ, j'ai choisi Neo4j comme base de données. Mais il semble que Neo4j ne soit pas à l'échelle. L'alternative que j'ai …
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Étude de cas Big Data ou exemple de cas d'utilisation
J'ai lu beaucoup de blogs \ article sur la façon dont différents types d'industries utilisent Big Data Analytic. Mais la plupart de ces articles ne mentionnent pas Quel genre de données ces entreprises ont utilisé. Quelle était la taille des données Quels types de technologies d'outils ont-ils utilisés pour traiter …
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Tarifs des compagnies aériennes - Quelle analyse doit-on utiliser pour détecter les comportements concurrentiels de fixation des prix et les corrélations de prix?
Je veux étudier le comportement de fixation des prix des compagnies aériennes - en particulier la façon dont les compagnies aériennes réagissent aux prix des concurrents. Comme je dirais que mes connaissances sur l'analyse plus complexe sont assez limitées, j'ai principalement utilisé toutes les méthodes de base pour recueillir une …
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FPGrowth est-il toujours considéré comme «à la pointe de la technologie» dans le cadre de l'exploitation minière fréquente?
Pour autant que je connaisse le développement d'algorithmes pour résoudre le problème de FPM (Frequent Pattern Mining), la route des améliorations a quelques points de contrôle principaux. Premièrement, l' algorithme Apriori a été proposé en 1993 par Agrawal et al. , ainsi que la formalisation du problème. L'algorithme a été …
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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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