Questions marquées «unsupervised-learning»

Recherche d'une structure cachée (statistique) dans des données non étiquetées, y compris le regroupement et l'extraction d'entités pour la réduction de la dimensionnalité.

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Pourquoi xgboost est-il tellement plus rapide que sklearn GradientBoostingClassifier?
J'essaie de former un modèle d'augmentation de gradient sur plus de 50k exemples avec 100 fonctionnalités numériques. XGBClassifiergère 500 arbres en 43 secondes sur ma machine, alors qu'il GradientBoostingClassifierne gère que 10 arbres (!) en 1 minute et 2 secondes :( Je n'ai pas pris la peine d'essayer de faire …
29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 
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Quels types de problèmes d'apprentissage conviennent aux machines à support vectoriel?
Quelles sont les caractéristiques ou les propriétés qui indiquent qu'un certain problème d'apprentissage peut être résolu à l'aide de machines à vecteurs de support? En d'autres termes, qu'est-ce qui, lorsque vous voyez un problème d'apprentissage, vous fait dire "oh je devrais certainement utiliser des SVM pour cela" plutôt que des …
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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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Intuition derrière la machine Boltzmann restreinte (RBM)
J'ai suivi le cours sur les réseaux neuronaux de Geoff Hinton sur Coursera et également l' introduction aux machines Boltzmann restreintes , mais je ne comprenais toujours pas l'intuition derrière les RBM. Pourquoi devons-nous calculer l'énergie dans cette machine? Et à quoi sert la probabilité dans cette machine? J'ai aussi …
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Comment word2vec peut être utilisé pour identifier les mots invisibles et les relier à des données déjà formées
Je travaillais sur le modèle word2vec gensim et je l'ai trouvé très intéressant. Je suis intéressé à trouver comment un mot inconnu / invisible lorsqu'il est vérifié avec le modèle pourra obtenir des termes similaires du modèle formé. Est-ce possible? Word2vec peut-il être modifié pour cela? Ou le corpus de …
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Comment utiliser GAN pour l'extraction de fonctionnalités non supervisée à partir d'images?
J'ai compris le fonctionnement du GAN alors que deux réseaux (génératif et discriminant) se font concurrence. J'ai construit un DCGAN (GAN avec discriminateur convolutif et générateur déconvolutionnel) qui génère maintenant avec succès des chiffres manuscrits similaires à ceux du jeu de données MNIST. J'ai beaucoup lu sur les applications du …
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Comment faire un produit intérieur par lots dans Tensorflow?
J'ai deux tenseur a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Je veux faire un produit intérieur pour chaque paire du lot, en générant c:[batch_size, 1], où c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Comment?
10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 
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Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …
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Est-il judicieux de former un CNN en tant qu'encodeur automatique?
Je travaille à l'analyse des données EEG, qui devront éventuellement être classées. Cependant, obtenir des étiquettes pour les enregistrements coûte quelque peu cher, ce qui m'a amené à envisager des approches non supervisées, afin de mieux utiliser nos quantités assez importantes de données non étiquetées. Cela conduit naturellement à envisager …
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