Pytania oznaczone «r»

R to darmowy język programowania typu open source i środowisko oprogramowania do obliczeń statystycznych, bioinformatyki i grafiki.

101
Python vs R do uczenia maszynowego

Właśnie zaczynam opracowywać aplikację do uczenia maszynowego do celów akademickich. Obecnie używam R i trenuję się w tym. Jednak w wielu miejscach widziałem ludzi używających Pythona . Z czego korzystają ludzie w środowisku akademickim i przemyśle i jakie jest

machine-learning r python
56
Kiedy model jest niedopasowany?

Logika często stwierdza, że ​​przez niedopasowanie modelu zwiększa się jego zdolność do generalizowania. To powiedziawszy, wyraźnie w pewnym momencie niedopasowanie modelu powoduje pogorszenie modeli bez względu na złożoność danych. Skąd wiesz, kiedy Twój model osiągnął właściwą równowagę i nie...

efficiency algorithms parameter
53
RNN vs CNN na wysokim poziomie

Myślałem o Rekurencyjnych Sieciach Neuronowych (RNN) i ich odmianach oraz Konwolucyjnych Sieciach Neuronowych (CNN) i ich odmianach. Czy te dwa punkty są sprawiedliwe: Użyj CNN, aby rozbić komponent (taki jak obraz) na podskładniki (takie jak obiekt w obrazie, taki jak kontur obiektu w obrazie...

machine-learning neural-network beginner
48
Czy język R jest odpowiedni dla Big Data

R ma wiele bibliotek, które są przeznaczone do analizy danych (np. JAGS, BŁĘDY, ARULES itp.) I jest wspomniany w popularnych podręcznikach, takich jak: J.Krusche, Doing Bayesian Data Analysis; B.Lantz, „Uczenie maszynowe z R”. Widziałem wytyczną 5 TB, aby zestaw danych uważać za Big Data. Moje...

bigdata r
37
Czy badacze danych używają Excela?

Uważałbym się za naukowca danych czeladnika. Jak większość (tak myślę), robiłem pierwsze wykresy i pierwsze agregacje w liceum i na studiach, używając Excela. Przechodząc przez studia, studia i ~ 7 lat doświadczenia zawodowego, szybko wybrałem narzędzia, które uważam za bardziej zaawansowane, takie...

tools career excel
34
Zorganizowane procesy czyszczenia danych

Z mojego ograniczonego wglądu w naukę danych przy użyciu R zdałem sobie sprawę, że czyszczenie złych danych jest bardzo ważną częścią przygotowywania danych do analizy. Czy są jakieś najlepsze praktyki lub procesy czyszczenia danych przed ich przetwarzaniem? Jeśli tak, to czy istnieją jakieś...

r data-cleaning
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
27
Parametry Hypertuning XGBoost

XGBoost wykonało świetną robotę, jeśli chodzi o radzenie sobie zarówno z kategorycznymi, jak i ciągłymi zmiennymi zależnymi. Ale jak wybrać zoptymalizowane parametry dla problemu XGBoost? Oto jak zastosowałem parametry do ostatniego problemu Kaggle: param <- list( objective = "reg:linear",...

r python xgboost
24
Jakaś konsola Online R?

Szukam konsoli online dla języka R. Podobnie jak w przypadku pisania kodu, serwer powinien się uruchomić i przekazać mi dane wyjściowe. Podobne do strony

r statistics