Pytania oznaczone «clustering»

Analiza klastrów lub klastrowanie to zadanie grupowania zbioru obiektów w taki sposób, aby obiekty z tej samej grupy (zwanej klastrem) były bardziej podobne (w jakimś sensie) do siebie niż do innych grup (klastrów) . Jest to główne zadanie eksploracyjnej eksploracji danych i powszechna technika statystycznej analizy danych, stosowana w wielu dziedzinach, w tym w uczeniu maszynowym, rozpoznawaniu wzorców, analizie obrazu, wyszukiwaniu informacji itp.

29
Dlaczego xgboost jest o wiele szybszy niż sklearn GradientBoostingClassifier?

Próbuję wytrenować model zwiększania gradientu na ponad 50 tysiącach przykładów ze 100 funkcjami numerycznymi. XGBClassifierobsługuje 500 drzew w ciągu 43 sekund na mojej maszynie, a GradientBoostingClassifierobsługuje tylko 10 drzew (!) w 1 minutę i 2 sekundy :( Nie zawracałem sobie głowy próbą...

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
22
Obliczanie dywergencji KL w Pythonie

Jestem raczej nowy i nie mogę powiedzieć, że mam pełne zrozumienie teoretycznych pojęć. Próbuję obliczyć dywergencję KL między kilkoma listami punktów w Pythonie. Korzystam z http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html, aby spróbować to zrobić. Problem,...

python clustering scikit-learn
18
Grupowanie oparte na wynikach podobieństwa

Załóżmy, że mamy zbiór elementów E i podobieństwo ( nie odległość funkcja) sim (ei, ej) między dwoma elementami El, EJ ∈ E . Jak moglibyśmy (skutecznie) grupować elementy E za pomocą karty SIM ? k- oznacza, na przykład, wymaga określonego k , klastrowanie baldachimu wymaga dwóch wartości...

clustering algorithms similarity
17
powiększ mapę cieplną dna morskiego

Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez...

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
17
Algorytmy klastrowania tekstu

Mam problem z grupowaniem ogromnej liczby zdań w grupy według ich znaczenia. Jest to podobne do problemu, gdy masz wiele zdań i chcesz je pogrupować według ich znaczenia. Jakie algorytmy są zalecane? Nie wiem z góry liczby klastrów (a ponieważ nadchodzi więcej danych, klastry również mogą się...

clustering text-mining algorithms scikit-learn
14
Szybki k-oznacza jak algorytm dla 10 ^ 10 punktów?

Szukam k-oznacza grupowanie na zbiorze punktów 10-wymiarowych. Haczyk: jest 10 ^ 10 punktów . Szukam tylko środka i wielkości największych klastrów (powiedzmy od 10 do 100 klastrów); Nie dbam o to, w jakim klastrze kończy się każdy punkt. Używanie k-średnich nie jest ważne; Właśnie szukam...

clustering k-means