Pytania oznaczone «sentiment-analysis»

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
18
NLP - dlaczego „nie” to słowo stop?

Próbuję usunąć słowa stop przed wykonaniem modelowania tematu. Zauważyłem, że niektóre słowa negacji (nie, ani nigdy, nigdy itd.) Są zwykle uważane za słowa stop. Na przykład NLTK, spacy i sklearn zawierają „not” na swoich listach słów kluczowych. Jeśli jednak usuniemy „nie” z poniższych zdań,...

nlp topic-model sentiment-analysis
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
12
Ile komórek LSTM powinienem użyć?

Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: t...

rnn machine-learning r predictive-modeling random-forest python language-model sentiment-analysis encoding machine-learning deep-learning neural-network dataset caffe classification xgboost multiclass-classification unbalanced-classes time-series descriptive-statistics python r clustering machine-learning python deep-learning tensorflow machine-learning python predictive-modeling probability scikit-learn svm machine-learning python classification gradient-descent regression research python neural-network deep-learning convnet keras python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow python r bigdata visualization rstudio pandas pyspark dataset time-series multilabel-classification machine-learning neural-network ensemble-modeling kaggle machine-learning linear-regression cnn convnet machine-learning tensorflow association-rules machine-learning predictive-modeling training model-selection neural-network keras deep-learning deep-learning convnet image-classification predictive-modeling prediction machine-learning python classification predictive-modeling scikit-learn machine-learning python random-forest sampling training recommender-system books python neural-network nlp deep-learning tensorflow python matlab information-retrieval search search-engine deep-learning convnet keras machine-learning python cross-validation sampling machine-learning
10
Najlepsze języki do obliczeń naukowych [zamknięte]

Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w...

efficiency statistics tools knowledge-base machine-learning neural-network deep-learning optimization hyperparameter machine-learning time-series categorical-data logistic-regression python visualization bigdata efficiency classification binary svm random-forest logistic-regression data-mining sql experiments bigdata efficiency performance scalability distributed bigdata nlp statistics education knowledge-base definitions machine-learning recommender-system evaluation efficiency algorithms parameter efficiency scalability sql statistics visualization knowledge-base education machine-learning r python r text-mining sentiment-analysis machine-learning machine-learning python neural-network statistics reference-request machine-learning data-mining python classification data-mining bigdata usecase apache-hadoop map-reduce aws education feature-selection machine-learning machine-learning sports data-formats hierarchical-data-format bigdata apache-hadoop bigdata apache-hadoop python visualization knowledge-base classification confusion-matrix accuracy bigdata apache-hadoop bigdata efficiency apache-hadoop distributed machine-translation nlp metadata data-cleaning text-mining python pandas machine-learning python pandas scikit-learn bigdata machine-learning databases clustering data-mining recommender-system
9
Samouczek analizy sentymentów

Próbuję zrozumieć analizę sentymentów i sposób jej zastosowania w dowolnym języku (R, Python itp.). Chciałbym wiedzieć, czy w Internecie jest dobre miejsce na samouczek, który mogę śledzić. Poszukałem google, ale nie byłem bardzo zadowolony, ponieważ nie były to ćwiczenia, ale więcej teorii. Chcę...

machine-learning reference-request sentiment-analysis