Questions marquées «information-retrieval»

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Catégorisation de texte: combiner différents types de fonctionnalités
Le problème que j'aborde est de classer les textes courts en plusieurs classes. Mon approche actuelle consiste à utiliser les fréquences des termes pondérés tf-idf et à apprendre un classificateur linéaire simple (régression logistique). Cela fonctionne assez bien (environ 90% de macro F-1 sur le test, près de 100% sur …


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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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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …
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