Pytania oznaczone «pca»

13
Ile wymiarów należy zmniejszyć, wykonując PCA?

Jak wybrać K na PCA? K to liczba wymiarów do rzutowania. Jedynym wymogiem jest, aby nie stracić zbyt dużo informacji. Rozumiem, że to zależy od danych, ale szukam prostego ogólnego przeglądu tego, jakie cechy należy wziąć pod uwagę przy wyborze

pca
11
Czy są jakieś dobre gotowe modele językowe dla Pythona?

Prototypuję aplikację i potrzebuję modelu językowego, aby obliczyć zakłopotanie w przypadku niektórych wygenerowanych zdań. Czy istnieje jakiś wyuczony model języka w Pythonie, którego można łatwo używać? Coś prostego jak model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

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
10
Czy PCA jest uważany za algorytm uczenia maszynowego

Zrozumiałem, że analiza głównego elementu jest techniką zmniejszania wymiarów, tzn. Biorąc pod uwagę 10 elementów wejściowych, wytworzy mniejszą liczbę niezależnych elementów, które są ortogonalną i liniową transformacją elementów oryginalnych. Jest PCAsamo w sobie uważane za pomocą algorytmu...

machine-learning pca
9
Klasyfikuj szeregi czasowe na wielu odmianach

Mam zestaw danych złożony z szeregów czasowych (8 punktów) o około 40 wymiarach (więc każdy szereg czasowy to 8 na 40). Odpowiedni wynik (możliwe wyniki dla kategorii) to eitheir 0 lub 1. Jakie byłoby najlepsze podejście do zaprojektowania klasyfikatora dla szeregów czasowych o wielu wymiarach?...

classification time-series pca